さまざまなCNNとさまざまなRNN

【さまざまなCNNとさまざまなRNN】
【概要】
前回の、”CNNを初歩から応用まで学ぶ講習会”の続編です。
Stanfordcs231nのLecture8,9,10を扱います。
さまざまなCNNとさまざまなRNNの理論と実装を扱います。
使用する言語は主にPythonとkerasです。
実装は、CNN系では、Resnet(学習済みモデルの使い方ではない)、RNN系では、RNN、LSTM、GRU、Attention、Memory Networkなどを扱います。

【日時】
2017年12月24日13時～17時

【対象者】
・前回の”CNNを初歩から応用まで学ぶ講習会”に参加なされた方。
・RNNについて知りたい方。
・DeepLearningに関しての基本的な知識はある方(書籍“ゼロから作るDeep Learning”を読んだことあるなど)

【場所】
LabCafe
東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F
http://lab-cafe.net/page/access

【タイムライン】
12:45　　　開場
13:00-13:10 企画紹介、参加者自己紹介
13:10-14:00 Lecture8: Deep Learning Software(TensorFlow, Pytorchなど)
14:00-14:10 休憩
14:10-14:40 Lecture9: AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet
14:40-15:00 kerasでのResnetの実装
15:00-15:10 休憩
15:10-16:00 Lecture10:RNN, LSTM, GRUとその実装
16:00-16:50 Attention、Memory Networkなど(予備時間)
16:50-17:00 質疑応答
17:00 解散

【参加費】
3000円(学生:無料(受付にて学生証をお見せください)、ポスドク:無料(受付にて身分証をお見せください))

【当日の持ち物】
ご自身のノートPCを(必ず)お持ちください。

【必要なPCのスペック・必要なソフトウェア】

【Windowsの方】
Windows10を推奨
1, Anaconda をダウンロード・インストールお願いします。(Python 3.6 version 64bit)
https://www.continuum.io/downloads
2, Anaconda Promptを開き、
pip install tensorflow と入力してEnterを押してください。終わったら、
pip install keras と入力してEnterを押してください。終わったら、
pythonと入力し、
import tensorflow と入力して下さい。終わったら、
import keras と入力してください。
以上エラーなくできれば、環境設定の第一段階は完了です。
本講習会へのお申し込みが済んでいて、かつ環境設定に失敗した場合は、
machine.learning.r@gmail.com にメールでご連絡ください。
講習会当日だけ使えるGoogleCloudPlatformComputeEngineの環境を用意しておきます。
ただこの環境では、Resnetなどを行うための十分なスペックがありません。その点ご了承いただける方のみご参加ください。

【Macの方】
Mac OSX(10.6以上推奨)
1,Anacondaをダウンロード・インストールお願いします。 (Python 3.6 version 64bit(CommandLineがわからなければGraphical Installerで))
https://www.continuum.io/downloads
Anacondaが好きではない方は入れなくても結構です。その代わり、必要なライブラリは適宜ご自分で判断して入れていただくことがあるかと思います。
2,Terminalを開き、
pip install tensorflow と入力してEnterを押してください。終わったら、
pip install keras と入力してEnterを押してください。終わったら、
pythonと入力し、
import tensorflow と入力して下さい。終わったら、
import keras と入力してください。
以上エラーなくできれば、環境設定の第一段階は完了です。
本講習会へのお申し込みが済んでいて、かつ環境設定に失敗した場合は、
machine.learning.r@gmail.com にメールでご連絡ください。
講習会当日だけ使えるGoogleCloudPlatformComputeEngineの環境を用意しておきます。
ただこの環境では、Resnetなどを行うための十分なスペックがありません。その点ご了承いただける方のみご参加ください。

【Linuxの方】
Anacondaをダウンロード・インストールお願いします。 (Python 3.6 version 64bit)
https://www.continuum.io/downloads
2,コマンドラインで、
pip install tensorflow と入力してEnterを押してください。終わったら、
pip install keras と入力してEnterを押してください。終わったら、
pythonと入力し、
import tensorflow と入力して下さい。終わったら、
import keras と入力してください。
以上エラーなくできれば、環境設定の第一段階は完了です。
本講習会へのお申し込みが済んでいて、かつ環境設定に失敗した場合は、
machine.learning.r@gmail.com にメールでご連絡ください。
講習会当日だけ使えるGoogleCloudPlatformComputeEngineの環境を用意しておきます。
ただこの環境では、Resnetなどを行うための十分なスペックがありません。その点ご了承いただける方のみご参加ください。

【ハードウェア環境の推奨】
・無線LAN搭載
・HDDまたはSSD空き容量10GB以上
・メモリ8GB以上

【開発環境設定】
当日の運営を円滑に行うため、環境設定はできるだけご自身で事前に行ってください。

【講師】
鈴木瑞人
2014年3月東京大学理学部生物学科卒業
2016年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　修士課程卒業
2016年4月東京大学大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専攻　博士課程入学

【助っ人】
某IT企業エンジニア

【お問合せ】
実戦的機械学習勉強会
machine.learning.r@gmail.com

【主催】
実戦的機械学習勉強会