BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【オンライン開催】『PyTorch実践入門』読書会# 12 X-WR-CALNAME:【オンライン開催】『PyTorch実践入門』読書会# 12 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:816222@techplay.jp SUMMARY:【オンライン開催】『PyTorch実践入門』読書会#12 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210504T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210504T210000 DTSTAMP:20260421T053331Z CREATED:20210427T142330Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81622 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n今回は、第1 2章の内容を取り扱います。\n開催趣旨\n本勉強会では 、ディープラーニング及びPyTorchの理解と実装力を高め ていくことを目的とし、毎週1回、下記の本を一章ずつ 取り上げていく予定です。事前に予習し、コードを一 通り動かしてから参加されることをオススメします。 オンライン勉強会では約1時間で、参加者同士の質問・ 意見交換やディスカッションをメインに進めていく予 定です。 \n『PyTorch実践入門 ディープラーニングの基 礎から実装へ』（Eli Stevens、 Luca Antiga、 Thomas Viehmann　 著、電通国際情報サービス 後藤勇輝、 小川雄太郎、 櫻井亮佑、 大串和正　訳\, マイナビBooks\, 2021年1月 発 行） \n※ 書籍はご自身で入手のうえ、ご参加くださ い。 \n参加対象者\n\nPyTorchの実装力を高め、業務や研 究に活用した社会人・学生・研究者の方\nPythonの基礎 的な文法やJupter Notebook、Google Colaboratoryの基本的な使い 方を習得されている方\nオンラインで参加可能な方\n\n 参加方法\nお申込みいただいた方に、事前にzoomの招待 リンクを送付させていただく予定です。\n勉強会の進 め方\n\nその日に取り扱う章を前もって各自ご自身で読 み進めておいてください。 \n勉強会では、皆で書籍の 内容を確認しながら、必要に応じてGoogle Colaboratory等で 実際にコードを動かしていきます。 \nポイントごとに 立ち止まってzoom、Slack等で疑問点をぶつけ合い、意見 交換し、理解を深めていければと思います。 \n\n※ 一 人が資料準備してきて一方的にレクチャーする形式で はなく、参加者同士インタラクティブにディスカッシ ョンしながら進めていきます。\n書籍の内容紹介\n（参 照：https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=120263 ） \n以下 、上記URLの内容紹介から抜粋 \n「『PyTorch実践入門 デ ィープラーニングの基礎から実装へ』 \nPyTorchによる ディープラーニング実装の決定版！\nディープラーニ ングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラー ニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説 。限られたデータでニューラルネットワークを訓練す る方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディー プラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』 を提示します。 \n・ディープラーニングのメカニズム を解説\n・Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行\n・Py Torchを用いたモデル訓練の実施\n・実データを使用する プロジェクトをベースに実践的解説\n・本番環境への さまざまなモデルデプロイ方法 \nPyTorchで実際にどの ように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘 り下げた解説をしていますのでディープラーニングの 活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におす すめです。\nManning Publications『Deep Learning with PyTorch』の 翻訳書 \n第1部　PyTorchの基礎\n第1章 ディープラーニン グとPyTorchの概要\n第2章 訓練済みモデルの利用方法\n第 3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方\n第4章 さまざまな データをPyTorchテンソルで表現する方法\n第5章 ディー プラーニングの学習メカニズム\n第6章 ニューラルネッ トワーク入門\n第7章 画像分類モデルの構築\n第8章 畳 み込み（Convolution） \n第2部　ディープラーニングの実 践プロジェクト：肺がんの早期発見\n第9章 肺がん早期 発見プロジェクトの解説\n第10章 LUNAデータをPyTorchデー タセットに変換\n第11章 結節候補を画像分類するモデ ルの構築\n第12章 評価指標とデータ拡張を用いたモデ ルの改善\n第13章 セグメンテーションを用いた結節の 発見\n第14章 結節・腫瘍解析システムの全体を構築 \n 第3部　デプロイメント（Deployment）\n第15章 本番環境に モデルをデプロイする方法\n」 \n学習Note共有サービ ス『Leranavi』\nプログラミングやITの分野に特化して学 習Noteを共有できるWebサービス・Learnaviをリリースしま した。よろしければぜひご活用ください。 \n学習Note共 有サービス『Leranavi』：https://learnavi.com/ \ne-Learningプラ ットフォーム『ソレイユデータ道場オンライン』\nAI・ データサイエンス分野に特化したe-Learningプラットフォ ーム『ソレイユデータ道場オンラインオンライン』を 公開しました。オンラインの教育講座にご興味がある 方はぜひ受講エントリーください。\nソレイユデータ 道場オンライン：https://soleildatadojo.online/ \n参加者同士 の質問・情報交換\nScribble Osaka Lab（SOL）のSlackワークス ペースで、参加者同士の質問・情報共有用チャンネル を設けております。参加ご希望の方は、申込みフォー ムで招待メール送り先のEmailアドレスをお教えくださ い。\nその他\nソレイユデータ道場については、公式HP やFacebookページをご参照ください。\n公式HP：https://solei ldatadojo.com/ \nFacebookページ：https://www.facebook.com/soleildata dojo/ LOCATION:オンライン オンライン URL:https://techplay.jp/event/816222?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR