Deep Learningの基礎

■実施内容

10時間の授業で、ディープラーニングの基盤になるニューラルネットの仕組みを学習します。推論（予測）と誤差逆伝播方（backpropagation)の計算を理解し、様々な活性化関数とコスト関数の特徴と交互作用が分かります。方程式の理解の上でPython + NumPyで学習アルゴリズムを実施して基礎を学習した後は、ディープラーニングの最適化、Tensorflowのcomputational graph model、モデル構築と学習の仕方を習います。

■カリキュラム

• 微分をレビュー
  
• 推論の計算、コスト関数の刺激
  
• 誤差逆伝播方
  
• 誤差逆伝播方 - 行列記法
  
• Python + NumPyでMNISTを学習
  
• ニューラルネットが普遍的な関数近似になる証明
  
• コスト関数と出力層の活性化関数の最適化
  
• 隠れ層の活性化関数の最適化
  
• 重みの初期値の最適化
  
• Tensorflow
  
• 分類以外のディープラーニング
  
  

■日程

1月6日（土）10：00〜17：00（お昼休憩2時間）
1月7日（日）10：00〜17：00（お昼休憩2時間）

■参加資格

Deep Learningを習いたい方、またはDeep Learningをブラックボックスとして使うことを卒業して、学習の仕組みとそれに影響する要素を理解したい方。

■受講料

沖縄市内在住の方：20,000円
沖縄市外在住の方：40,000円
※当日、身分証提示の上現金払い

■応募締切

2018年1月5日（金） ※定員に達し次第、終了致します。

■事前準備

受講される方は、事前に“anaconda”で“python3.5”環境をインストールしてください。
講師からのオススメのWEBサイト(英語版)です。ここを事前に読んでおくと授業の理解がスムーズです。

■駐車場情報

コリンザ横の無料市営駐車場が便利です。どうぞご利用下さい。
その他のコザ周辺の駐車場情報はこちらです。

■その他

Webサイト
問い合わせ先：スタートアップカフェコザ
okinawa.startup@gmail.com

■講師プロフィール

Jakub "クバ" Kolodziejczyk

最先端の研究と企業の架け橋となるエンジニアであり、画像処理、ディープラーニング、科学技術計算が専門。2017年に「沖縄企業ビジネスの悩みを人工知能で解決」をミッションとするAI Okinawaというコンサルティング会社を設立。AI Okinawaの運営に加え、LiLz株式会社のリード機械学習エンジニアと琉球大学の非常勤講師として勤めている。