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SUMMARY:Understanding Deep Learning Models  #7
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93817
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nモチベーシ
 ョン\n代表的なな深層学習モデルの、数式とコードを
 対応づけて理解を深めていく勉強会です。\nアムステ
 ルダム大学の講義資料を参考に進めていきます。\n日
 本語でディスカッションを行います。  \n資料URL\nhttps:/
 /uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/JAX/tutoria
 l6/Transformers_and_MHAttention.html \nhttps://uvadlc-notebooks.readthedo
 cs.io/en/latest/tutorial_notebooks/JAX/tutorial7/GNN_overview.html  \n今
 回の範囲\nTutorial 6 (JAX): Transformers and Multi-Head Attention\nTu
 torial 7 (JAX): Graph Neural Networks  \n予定\nDEEP LEARNING 1 (JAX+FLA
 X)\nTutorial 2 (JAX): Introduction to JAX+Flax  2023/9/9\nTutorial 3 (JAX
 ): Activation Functions    2023/10/14\nTutorial 4 (JAX): Optimization and
  Initialization    2023/11/11\nTutorial 5 (JAX): Inception\, ResNet and D
 enseNet    2023/12/9\nTutorial 6 (JAX): Transformers and Multi-Head Atten
 tion  2024/1/13 and 2024/2/10 and 2024/3/9  \nTutorial 7 (JAX): Graph Neu
 ral Networks  2024/3/9\nTutorial 9 (JAX): Deep Autoencoders\nTutorial 11 
 (JAX): Normalizing Flows for image modeling\nTutorial 12 (JAX): Autoregre
 ssive Image Modeling\nTutorial 15 (JAX): Vision Transformers\nTutorial 17
  (JAX): Self-Supervised Contrastive Learning with SimCLR  \n進め方\n
 主催が疑問をなげかけたりしながらファシリテートす
 る役割を担います。\n参加者は議論に参加したり、質
 問したり、質問に答えたりするなど自由に応答します
 。\n黙って聴くだけの参加の仕方もOKです。(最初の自
 己紹介と最後の感想のシェアはお願いしています。)  \
 n英語の文献をみますが、ディスカッションは日本語で
 行います。   \n09:30~12:30  本編ディスカッション \n準備\
 nこちらのZoomというオンラインミーティングのアプリ
 を利用します。\n開始前までにインストールしてくだ
 さい。\nhttps://zoom.us/jp-jp/meetings.html\n申し込み者のみ閲
 覧可能なcompass 上の情報ページに勉強会に参加可能なUR
 Lが記載されています。\n休憩\n休憩を途中挟みます。  
 \n前提知識\nPythonの基礎知識  \n微分積分、線形代数、
 確率モデル、統計的機械学習および深層学習の基礎知
 識  \nMath & Codingとは\n機械学習の実務者・研究者が、互
 いに学び研鑽するようなコミュニティとなることを目
 指します。  \n◆groupページ\nhttps://www.facebook.com/groups/284
 004485439214/  \n◆過去のイベント スクラムサインのコミ
 ュニティーページ \nhttps://scrumsign.com/community/
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