『Deep Learning』 輪読会 #7
イベント内容
『Deep Learning』 輪読会について
ディープラーニングの書籍の決定版と言われる本書籍をみんなで勉強する会です。
800ページもの大作ですが、ディープラーニングの理解に必要な数学やコンピュータサイエンスの基礎を網羅しているので、これからディープラーニングを学びたい人にとって最適の本です。
主催者側もこの分野に関しては素人なので、みんなで一緒に学んでいきましょう。
使用するテキスト
『Deep Learning』
※会場はwifiが使えない可能性があるため、予めダウンロードしておくことをおすすめします。
キーワード
人工知能、機械学習、ディープラーニング
前提となる知識
- 線形代数の基礎
- 確率統計の基礎
日時
2018年4月22日(日) 13:30〜16:30
タイムテーブル
時間 | 内容 |
---|---|
13:30 - 13:35 | 輪読会(主催団体)の説明 |
13:35 - 13:40 | 簡単な自己紹介 |
13:40 - 16:30 | 勉強会(途中休憩を挟む場合があります) |
前回までの内容
内容 | |
---|---|
第1回 | 第2章 線形代数 |
第2回 | 第5章 機械学習の基礎(前半) |
第3回 | 第5章 機械学習の基礎(後半)〜 第6章 深層順伝播型ネットワーク(後半の一部) |
第4回 | 第6章 深層順伝播型ネットワーク(後半)〜 第7章 深層学習のための正則化 (後半の一部) |
第5回 | 第7章 深層順伝播型ネットワーク(後半の一部)〜 第8章 深層モデルの訓練のための最適化 (前半) |
第6回 | 第8章 深層モデルの訓練のための最適化(後半)〜 第9章 畳み込みネットワーク |
今回の内容
第10章 系列モデリング:回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク(前半)
講師:宮崎
第10章 系列モデリング:回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク(後半)
講師:山本
第11章 実用的な方法論
講師:tamakiさん
事前準備
可能であれば今回の範囲を一通り読んできてください。
読んでなくても参加可能です。
参加費
500円(部屋代・設備レンタル代として)
講師をしていただける場合は無料です
会場
荻窪地域センター 第5集会室
http://www.city.suginami.tokyo.jp/shisetsu/katsudo/center/1006946.html
slack
slackに専用ルームがあります。参加ご希望の方は管理者までメッセージをお願いします。
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 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。
新規会員登録
このイベントに申し込むには会員登録が必要です。
アカウント登録済みの方はログインしてください。
※ ソーシャルアカウントで登録するとログインが簡単に行えます。
※ 連携したソーシャルアカウントは、会員登録完了後にいつでも変更できます。