「Pythonで体験する深層学習」勉強会　第３回

2016/11/25(金)19:00 〜 21:30 開催
ブックマーク
Python, Deep Learning

イベント内容

「Pythonで体験する深層学習」勉強会

2016年7月にコロナ社から出版された「Pythonで体験する深層学習」を教科書に、著者の浅川伸一先生による講義スタイルの勉強会です。

  • 勉強会で使用した講義資料や動画は公開予定です。

  • 参加者希望の方はスタートアップアンケートに回答をお願いします。 スタートアップアンケート

  • 勉強会のプロジェクトページを作成いたしました(2016年8月22日)。 当日までの準備についての情報が記載されていますので，御覧ください。

第三回の内容について

  • 第三回となる今回は畳み込みニューラルネットワークを取り上げます取り上げます。
    顔認識を題材にして，従来手法との違いを確認します。 その上で，多層化することで何が変化するのかを理解することを目指します。

    時間が許せば，各自持ち寄った写真実際に認識させるデモを行ないます。 各自１枚以上の写真または画像を持参してください。風景画でも人物画で も結構ですが著作権，肖像権には配慮をお願いします。また，公序良俗に 反するような（肌色の部分が多いような）画像はご遠慮ください。

    • 畳み込みの基礎概念

      1. ストライド，パディング，カーネルサイズの関係
      2. カーネルの形状
      3. LRN
      4. バッチ正規化
      5. 最大プーリング
      6. データ多化
      7. im2col

    • 提案されているモデル
      事前学習であらかじめ訓練されたモデルをファインチューニングします

      1. ルネット５
      2. ZF ネット
      3. GoogLeNet (InceptionV1, V2, V3)
      4. VGG
      5. ResNet
      6. R-CNN
      7. Fast RCNN
      8. Faster RCNN

本勉強会で取り上げてほしい内容やコメントがございましたら deeplearing.w.python@gmail.comまでお知らせください。

準備

ノートパソコンをご持参ください。もちろんなくても構いません。 以下のインストールがなされていると実習が円滑になります。

  • Keras
  • TensorFlow
  • Chainer のいずれかを用いる予定です

ご自身でインストールできない方は deeplearning.w.python@gmail.com まで自前にご相談ください。

また知識としては

  • 微分積分
  • 線形代数
  • 統計学
  • Python のプログラミング経験

あれば理解が促進されます。

教科書

  • この勉強会の教科書は、コロナ社から出版された「Pythonで体験する深層学習」です。予習復習にご活用いただければと思います。
  • ８月５日時点でのerrata 情報が本書のサポートページに掲載さています。併せてご覧ください。

教科書の章立て

  1. はじめに
  2. Python
  3. ニューラルネットワークの基盤となる考え方
  4. 深層学習理論
  5. 深層学習の現在
  6. 深層学習の展開
  7. おわりに

スケジュール

  • 第一回 １〜３章 はじめに、Python、ニューラルネットワークの基盤となる考え方
  • 第二回 ４章 深層学習理論
  • 第三回 ５章 深層学習の現在（今回）畳み込みニューラルネットワークの理解
  • 第四回 ５章 リカレントニューラルネットワーク

注意

この勉強会の開催に関する情報は、connpass のこのページに書かれている情報がオリジナルです。 他の勉強会情報サイトで紹介された場合でも、参加登録や最新情報の確認は直接このページで行ってください。（主催者は connpass 上の情報しか管理していません）

会場には若干の電源タップがありますが、参加者全員分のコンセントは無いと思われます。

  • 動画配信などの都合で、一部のコンセントは運営側が優先的に使用します。ご了承ください。
  • コンセントは参加者の間でお互い譲り合ってご使用下さい。運営側で特に調整はしません
  • 可能であれば分岐可能な電源タップをお持ちください。

アジェンダ

時間 内容 補足
18:30-19:00 入場
19:00-19:10 挨拶、諸連絡 DGLab, NaviPlusより挨拶と諸連絡
19:10-21:00 講義 途中、休憩予定
21:00-21:30 退出

会場

今回は【会場1】デジタルガレージセミナールーム(9F)で開催します

【会場1】デジタルガレージセミナールーム

  • 住所： 東京都渋谷区恵比寿南3-5-7 代官山DGビル（デジタルゲートビル 9F）

  • URL： http://www.garage.co.jp/ja/access/

  • 代官山DGビル1Fファミリーマートの向かって右隣の入り口より入館し、そのままエレベータで9Fに上がって下さい。9F受付右隣に勉強会会場への看板に従い入室して下さい。

  • 今回はconnpassの受付表を発行するので、受付でconnpass受付番号をお知らせください。
  • 来館者用の名札に使用するので、名刺をお持ちの方は名刺をご持参ください。
  • 9Fセミナールーム入り口は 18:30〜19:15、休憩時、退室時は開放します。 それ以外に入退室が必要な場合は、カードを首から下げた係員に相談下さい。
  • Wi-fiの提供はありますが、混線する可能性がありますので、所持している方は各々持って来ていただいた方が良いです。
  • 電源の数及び場所が限られる為、必要があれば延長コードや電源タップの持参をお願いします。
  • 飲料の持込みは可能です。
  • 勉強会が終わり次第会場の原状復帰を行う必要があります。少々煩いですが容赦下さい。片付け最中の講師への質問等はして頂いて問題ありません。片付け終了後は速やかに退出お願いします。

【会場2】Open Network Lab セミナールーム

  • 住所： 東京都渋谷区恵比寿南3丁目5番7号 代官山DGビル2F

  • URL： https://onlab.jp/company/access/

  • 代官山DGビル1Fファミリーマートの向かって左隣のエスカレータにより2Fに上がって下さい。エスカレータを下り、右へ20m程歩いた所に入り口があります。

  • 飲料の持込みは可能です。
  • 電源の数及び場所が限られる為、必要があれば延長コードや電源タップの持参をお願いします。

参加費

  • 勉強会：無料

過去の勉強会

過去の勉強会にご参加頂けなかった方はこちらの動画をご参考ください。

第一回（8/25開催）

https://youtu.be/SI_q9x47Zco

第二回（10/6開催）

https://youtu.be/dJKfW-IReyc

その他勉強会

2015年 統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会（全06回）

内容 補足 URL
スライド、ハンズオン資料 発表資料(PDF)、ハンズオン資料(IPython notebook) https://github.com/takashi-miyamoto-naviplus/spml4dm
動画 https://www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Yc8CJb6BIZiOGTYYcyh59coB1oh
Information #ml_nlp ※前勉強会用のハッシュタグです。暫くの間利用致します。 https://twitter.com/search?q=%23ml_nlp
Information #study_np ※今回の勉強会用のハッシュタグです。 https://twitter.com/search?f=realtime&q=%23study_np
Information NaviPlus Engineers' Blog http://tech.naviplus.co.jp/category/announce/

2014年 機械学習に基づく自然言語処理勉強会（全05回）

内容 補足 URL
スライド Chrome 推奨 http://nineties.github.io/NLP-seminar/#/
動画 https://www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Yc8CJail3kBuQZJye6rKpS7hoHw
Information #ml_nlp https://twitter.com/search?f=realtime&q=%23ml_nlp
Information NaviPlus Engineers' Blog http://tech.naviplus.co.jp/category/announce/

2014年 パターン認識と機械学習勉強会（全23回）

内容 補足 URL
スライド 要Chrome http://nineties.github.io/prml-seminar/#/
動画 全23回 https://www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Yc8CJaeKmvcKYwJMuLT8dcWzGVo
参考資料 パターン認識と機械学習 上下 - ベイズ理論による統計的予測 http://ibisforest.org/index.php?PRML
Information #ml_tora https://twitter.com/search?f=realtime&q=%23ml_tora

2013年 プログラマの為の数学勉強会（全18回）

内容 補足 URL
スライド 要Chrome http://nineties.github.io/math-seminar/
動画 全18回 http://www.youtube.com/playlist?list=PLzJWjr7AvxH0YYpi2uAH_QHLaSJQ5fZrR

ご質問／ご相談

本勉強会の事務局は、ナビプラス株式会社とDGLabが運営しています。

何かございましたら、

ご連絡をお願い致します。

注意事項

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