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長野ディープラーニングハンズオン準備勉強会(第1回)

イベント内容

長野ディープラーニングハンズオン準備勉強会概要

GEEKLAB.NAGANO/NSEGでディープラーニングのハンズオンをしようと思っており、その準備として何人かで予定内容を毎回1.5時間づつくらいやり、つまづきやすいところやわかりにくいところを把握するための勉強会です。
そのためハンズオンの内容を一緒に作っていくような内容になります。ハンズオンに参加したい場合、これでしっかり予習出来ることになるのでおすすめだと思います。

ニューラルネット/ディープラーニングに興味のある方で、自分のノートPCでPythonでFizzBuzz程度の簡単なコーディングができることが条件です。
資料は最終的には独自のものを用意する予定ですが、「ゼロから作るDeep Learning/Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」が大変良書なので、これを参考にしながら作る方針で考えています。(とりあえず本は購入しなくてよいです)

毎週火曜日夜 18:30~ GEEKLAB.NAGANOで全部で6回程度、第1回は11/8(火)から行なう予定です。

Dockerインストールとイメージの準備

参加者のpython環境が違っているとそこでつまづく可能性が増えるので、環境を揃えたいと考えていました。
11/8夜の第一回勉強会ではまだpythonで書くところまで到達しないと思うのですが念のためpython環境の準備をしておきたいと思っています。

そこでdockerで
http://enakai00.hatenablog.com/entry/2016/03/28/131157
で提供されているイメージ使うことで統一することを考えてます。
とりあえず、可能な方はdockerのインストールと上記イメージでのdocker runをしておいていただけないでしょうか。

自分はMacはDocker for Mac
https://www.docker.com/products/docker
WindowsはProならばDocker for Windowsか、Docker for WindowsはVirtualBoxとの共存が出来ないため、DockerToolboxを入れて試しています。
https://www.docker.com/products/docker-toolbox

当日も環境を揃えるためにどうしたらいいかの話をみんなでできればと思っていますので、dockerよくわからんかった、という方はそのままでも結構です。

1回 ニューラルネットワークとは

  • ニューラルネットワークとディープラーニングの概要
  • 人力ニューロンになってニューロンの学習方法を学ぶ
  • Pythonの環境を整える

http://glnagano.connpass.com/event/43820/

2回 パーセプトロン

  • Pythonでニューロンの出力と学習を実装
  • パーセプトロンを実装
  • 数字(MNIST)をパーセプトロンで学習させる

http://glnagano.connpass.com/event/44785/

3回 バックプロパゲーション

  • 学習を一般化し誤差関数から学習を行なう説明
  • バックプロパゲーションの多層での学習方法の説明

http://connpass.com/event/45339/

4回 バックプロパゲーションの実装

  • アナログ値に拡張
  • バックプロパゲーションの実装
  • 数字(MNIST)をバックプロパゲーションで学習させる
  • 活性化関数を変えて試す
  • 層を増やして試す

https://glnagano.connpass.com/event/46210/

5回 ディープラーニングで使われる技術

  • 層を増やして試す
  • 学習の効率化(モーメント、Adamなど)
  • 活性化関数の変更(tanh、ReLUの意味と効果)
  • ローカルミニマムに陥らないための方法(事前学習、Dropout、バッチ正規化)

https://glnagano.connpass.com/event/46887/

6回 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 1

  • ネオコグニトロンの概要
  • ConvolutionとPoolingの説明
  • 強化学習による自己組織化を試す

7回 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 2

  • CNN実装
  • 数字や文字をCNNで学習させる
参加者
12人 /定員15人
申込先
会場
GEEKLAB長野
長野県長野市南県町県都ビル6F

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