詳細

Stanford大学のAndrew先生が昨年開講したCoursera Deep Learning Specializationを受講します。
基本的に動画の講義を見る形になります（表示問題があり、字幕を映さない場合もあります）。
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
https://www.youtube.com/channel/UCcIXc5mJsHVYTZR1maL5l9w/playlists
途中小テストがあれば各自考えたり、わからないところを考えながら進めます。
比較的入門的な内容からはじまると思いますが、機械学習について基本的な知識があり、jupyter notebookなどの基本的なpython環境を構築して参加できるとよりよいかと思います。
※ Coursera Deep Learning Specialization で検索いただくと既に受講された方のブログ記事を見つけることができますでのご参考ください。

今回はコース2の1週を受講します。
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

• 1 週目:Practical aspects of Deep Learning

動画: Train / Dev / Test sets
動画: Bias / Variance
動画: Basic Recipe for Machine Learning
動画: Regularization
動画: Why regularization reduces overfitting?
動画: Dropout Regularization
動画: Understanding Dropout
動画: Other regularization methods
動画: Normalizing inputs
動画: Vanishing / Exploding gradients
動画: Weight Initialization for Deep Networks
動画: Numerical approximation of gradients
動画: Gradient checking
動画: Gradient Checking Implementation Notes
動画: Yoshua Bengio interview

会場

株式会社SCOUTER 東京都渋谷区宇田川町2-1 渋谷ホームズ イベントスペース(1306) https://corp.scouter.co.jp/about

会場までの入館方法

1Fエントランスのインターフォンにて、1306を呼び出して下さい。

日時

10/21（日） 13:00開場 13:30開始 17時過ぎ終了予定

その他

courseraのサイトで登録すると7日間無料利用（クレカ登録必要）でき、その後は月額49USDの支払いが必要になります。 2018年9月現在youtubeチャンネルが公開されており視聴できるようです（ただし字幕などない場合があります）。