WEBエンジニアのためのDeepLearning

2016/05/30(月)19:30 〜 21:30 開催

ブックマーク

#機械学習, #人工知能

イベント内容

※イベントに参加出来なかった方々のために6月6日に追加イベントを用意致しました！

今回参加出来なかった方は是非こちらから登録をお願い致します。http://connpass.com/event/32943/

WEBエンジニア出身の方で、DeepLearningを中心とした機械学習をやってみようと言う方や、
やってみてはいるのだけれども使い方がわからず
なかなか上手く進まない方が主な対象です。

(中級・上級者の用セッションではないです)

[ 開場 ] (19:15~19:30)

会場 : レアジョブ本社
住所 : 東京都渋谷区神宮前6-27-8 京セラ原宿ビル2F

[ タイムスケジュール ]

19:15〜19:30 開場

19:30〜19:35 イントロダクション

19:35〜19:50 DeepLearningセッション（最新の事情編）

19:50〜20:05 ディスカッション

20:05〜20:30 DeepLearningセッション（技術編）

20:30〜21:30 懇親会

[ イントロダクション ] (19:30~19:35)

オーガナイザ紹介

発表者紹介

[ DeepLearningの現状 ]：人工知能の現状とニュースメディアの嘘（15分）

メディアの煽りから始まる不毛なストーリー

人工知能学会2015年の内容まとめ

人工知能学会とは？

最先端と不完全な人工知能(DeepLearning)の実態

東ロボくんとWatsonの現状

より人工知能っぽい認知科学会

2016年シリコンバレーAIベンチャー企業とマーケット

[ ディスカッション ] (質問含めて15分程度)

WEB系エンジニアが機械学習を学ぶ上で苦労してるポイントとかの議論。

[ DeepLearning技術編 ]：初心者の心が折れるポイントの解説（15分）

DeepLearning専門用語解説

選択すべきネットワークの形とそのメリット＆目的の理解

ライブラリの選択とセットアップ

データ読み込み機構とアウトプット機構（画像編）

データ収集とWEBクローラー（画像編）

ラベル付の効率化（画像編）

DCNNのパラメータ設定

DeepLearningだけではダメだった、語られない隠れた必須の技術達(~20:30)

データの水増し編 (アフィン変換、ノイズ、ディストーション、プロジェクション、カラー)

データランダマイズサンプル

ランダムデータと正規分布データ

データ正規化(ZCA/PCA Whitening)

活性化関数の選択

MaxOut実装方法

バッチ正規化と最新の活性化関数ELU(ReLuじゃないヨ)

L1/L2正則化とAdaGrad/RMSProp/AdaDelta/Adam/AdaMax

オントロジーとデータ整頓

平均予測

GPGPUの台所事情

時間内にやれるところまで

20:30 懇親会 (アルコール類レアジョブ様より提供)

数少ないDeepLearningエンジニアとWEBエンジニアの間で交流をしましょう！

DeepLearningエンジニア初心者同士のDeepな情報交換も是非！

世間話

21:30 終了　お片づけ