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Deep Learning 自習会 #3

イベント内容

注意

  • masayaと知り合いでないと参加できませんので知り合いでない方は参加ボタンを押しても強制キャンセルされますのでご容赦ください。

目的

  • Deep Learning のコースがGoogle より用意されているのでこれを教材にTensorFlowでのDeep Learning のやり方を学ぶことが目的です。

今回やること

  • Assignment1 not MNIST Problem 3からLesson 1最後まで

やること

  • Googleが用意したDeep Learningのコース で毎週自習会を行い、このコースを修了させたいと思っています。コースシラバスによると毎週6時間使って3ヶ月程度とのこと。
  • なお、このコースは英語のみ(Youtubeなので日本語自動翻訳はあるようですがどの程度正確かは責任持てません)
  • 英語のTranscript(筆写)はダウンロードできるので講師が何を言っているのかは読めばわかるはず。

やり方

  1. 毎回(毎週)やることを決めて皆で集まって同じものを自習する
  2. できたところまで(多分平均的なところまで)を誰かがまとめる
  3. 次の回までに決めたところまで自習して、次回の最初にまとめをし、わからないところ議論する
  4. それが終わったら、1に戻る(決めたところを自習)

対象者

  • 英語のリスニングなんとかなる人もしくはTranscript読めばなんとかなる人
  • 以下の要件をなんとなく満たしている人(コース概要より抜粋)
Prerequisites and Requirements

This is an intermediate to advanced level course. Prior to taking this course, and in addition to the prerequisites and requirements outlined for the Machine Learning Engineer Nanodegree program, you should possess the following experience and skills:

* Minimum 2 years of programming experience (preferably in Python)
* Git and GitHub experience (assignment code is in a GitHub repo)
* Basic machine learning knowledge (especially supervised learning)
* Basic statistics knowledge (mean, variance, standard deviation, etc.)
* Linear algebra (vectors, matrices, etc.)
* Calculus (differentiation, integration, partial derivatives, etc.)
参加者
1人 /定員6人
申込先

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