| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
一般 | 抽選制 | 無料 | 満席 / 定員20人 |
ボランティア運営スタッフ | 先着順 | 無料 | 0人 / 定員3人 |
※ 抽選結果は、2019/01/11 以降にメールおよびイベント詳細ページで通知されます。
ディープラーニングは、近年の人工知能の成果を支える先進的でエキサイティングな技術です。
この講座は、２日間でディープラーニングの数学を学び、超人的なニューラルネットの学習方法を把握できるようになる講座です。
ディープラーニングの数学を理解したい方、また、学習したモデルの精度の改善ができるようになりたい方に適したコースです。
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 10:00-11:00 | 微分をレビュー |
| 11:00-12:00 | 推論の計算、コスト関数の刺激 |
| 12:00-13:00 | 誤差逆伝播法 - 簡単なネット |
| 13:00-13:30 | 複数の出力のコスト関数 |
| 13:30-15:00 | 昼休み |
| 15:00-15:30 | 誤差逆伝播法 - 複雑なネット |
| 15:30-16:00 | 行列代数レビュー |
| 16:00-17:00 | 誤差逆伝播法 - 行列記法 |
| 17:00-18:00 | Python + NumPyでMNISTを学習 |
| 18:05-19:00 | 懇親会 |
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 10:00-11:00 | ニューラルネットが普遍的な関数近似になる証明 |
| 11:00-11:30 | バッチング |
| 11:30-12:30 | binary cross entropyコスト関数 |
| 12:30-13:30 | softmax活性化関数とcrossentropyコスト関数 |
| 13:30-15:00 | 昼休み |
| 15:00-15:30 | 隠れ層の活性化関数の最適化 |
| 15:30-16:00 | 重みの初期設定最適化 |
| 16:00-16:30 | Tensorflowの入門 |
| 16:30-17:00 | TensorflowでMNISTを学習 |
| 17:00-17:30 | 学習のコツ、分類以外のネット |
※ 当日予告なく時間配分、内容が変更になる可能性がございます。
高校レベルの数学を理解していること
筆記用具
コードをhttps://github.com/PuchatekwSzortach/deep_learning_workshopからダウンロードして（git clone）、README.mdに書いてある通りanaconda環境を構築してください。
無料
仙台市「SENDAI X-TECH Innovation Project」とは
仙台市をフィールドに、IoTやAI、VR/AR、5Gなどの先端技術とさまざまな産業との掛け合わせ（X-TECH）による新事業の創出やそれをリードする先端IT人材の育成・交流により、テクノロジーの力でイノベーションを生み出し、都市の体験をアップデートしていくことを目指すプロジェクトです。
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