※5月30日のイベントが予想外の反響で一瞬で最大枠に殺到したので、六本木で再度開催します。

こちらも一瞬で最大枠に到達しましたので、参加枠の増やしました。
急遽開設しましたので、内容を実践を踏まえた献立に変更する可能性が高いです。

このイベントをしばらくシリーズ化していくことにしました。 主催者が日本に居るうちに出来るだけ多くの人に参加してもらうため、 ６月中に開催出来る場所を探しています。 もし、場所をご協力頂ける方、お手伝い出来る方がいらっしゃれば、こちら(アッキー宛)までご連絡頂けたら助かります！

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)

会場 : Hitomedia "the P@rk"
住所 : 東京都港区元麻布3-1-35 地下2階 エレベータで地下二階に降りると不思議な電話があります。

• 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

• オーガナイザ紹介
• 発表者紹介

• 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

• 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

• 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

• 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