「Pythonで体験する深層学習」勉強会 第6回

2017/05/17(水)19:00 〜 21:30 開催
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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6回の内容について

  • 第5回で積み残しとなったバックプロパゲーションスルータイムと双方向リカレントニューラルネットワークの解説を行い,最近の展開についてお話します。
    1. ソフト注意の導入
    2. メモリ拡張リカレントニューラルネットワークモデル
      • ニューラルチューリングマシン
      • メモリネット
    3. 画像と言語との融合

最近の流れで顕著な,敵対的学習と変分推論は今回は触れませんが,5 - 10 分程度, 拙著出版以降の最近の動向(NIPS2016, ICLR2017) のお話をさせていだきます。


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 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

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

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(2016/8/25開催)

https://youtu.be/SI_q9x47Zco

第二回(2016/10/6開催)

https://youtu.be/dJKfW-IReyc

第三回(2016/11/25開催)

https://youtu.be/3cb5RLIh7a4

第四回(2017/2/8開催)

https://youtu.be/4qv6XowLAks

第五回(2017/3/30開催)

https://youtu.be/RbYcUWdbRaI

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

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
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※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。

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