この会について

「PythonとKerasによるディープラーニング」を輪読し理解を深める会です。
今回は「3章 入門 ニューラルネットワーク」を扱います。Kerasの入門的な内容となります。

• ニューラルネットワークの中心的な要素
• kerasの紹介
• ディープニューラルマシンのセットアップ
• ニューラルネットワークを使った基本的な分類問題と回帰問題の解決

タイムスケジュール

20:00 - 20:10 この会についての説明など
20:10 - 22:00 はじめに + 勉強会
※途中に休憩を挟みます。

ソース

https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

スケジュール

PythonとKerasによるディープラーニング
https://amzn.to/2smS555

本の内容は「Kerasの使い方」に焦点を当てた内容となります。

※発表者募集！！

第1章：人工知能（AI）、機械学習、ディープラーニングの基本的なコンテキストと予備知識を提供。

第2章：ディープラーニングに取り組むために必要な基本概念（テンソル、テンソル演算、勾配降下法、バックプロパゲーション）を紹介。

6/12 第3章：ディープラーニングフレームワークであるKerasの紹介。分類タスクと回帰タスクを処理する単純なニューラルネットワークの訓練と内部で何が起きているのかが理解できる。

6/19 第4章：機械学習の一般的なワークフローとよくある落とし穴・解決法を詳解。

6/26 第5章 前半：画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる。

7/3 第5章 後半：画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる。

7/10 第6章 前半：テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法を実際に試してみる。

? 第6章 後半：テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法を実際に試してみる。

? 第7章：最先端のディープラーニングモデルを構築するための高度な手法を紹介。

? 第8章 前半：画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、驚くほど芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介。

? 第8章 後半：画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、驚くほど芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介。
第9章：本書の総括。ディープラーニングの限界とその未来を予測。

(今後の輪読会候補の書籍)
[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
http://amzn.to/2oN61TX

ゼロから作るDeep Learning 2 ―自然言語処理編
http://amzn.to/2D5DXQc

持ち物

実装をされる方はPC

PythonとKerasによるディープラーニング https://amzn.to/2smS555

参加費

1000円（会場費）

コワーキングスペース利用料金としていただいております。
同スペースの月額会員の方であればお支払いは不要です。

開催場所

コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
https://weeyble.com/
東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３(野村第３ビル４階)
秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3分。 都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口徒歩2分

その他

途中参加や途中退出は自由です。
電源、Wi-Fiはあります。

slack

https://now-examples-slackin-mswfphbzab.now.sh/

情報共有にSlackを使用します。

グループ

https://www.facebook.com/groups/1515619948454253/
資料もこちらに貼ることがあります。また質問などご自由にどうぞ。

その他

会場のコワーキングスペースは18:00-23:00でご利用できます。 事前に来て作業していただいても構いません。