ディープラーニングの基礎講座! -超人的なニューラルネットの学習方法を把握しよう-

参加枠申込形式参加費 参加者
一般
抽選制 無料 23人 / 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。

イベント内容

ディープラーニングの基礎講座

概要

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。

タイムスケジュール

DAY1

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

DAY2

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。

参加対象

  • ディープラーニングを理解したい方
  • 最適なディープラーニングモデルを設計できるようになりたい方

参加条件

高校レベルの数学を理解していること

持ち物

筆記用具

講座のコードを自分のパソコンで実行したい方

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。

参加費

無料

講師紹介

Jakub "Kuba" Kolodziejczyk
AI Okinawa
画像処理、ディープラーニングと科学技術計算を専門にしているAIコンサルタント。ロンドン大学の修士。シンガポール及び日本の大学の研究所、企業に務める経験を持つ。現在AI Okinawaの代表、LiLz株式会社のCTO、琉球大学の非常勤講師を務める。

主催

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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