

| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
当日払い | 先着順 | 5,000円(現金払い) | 5人 / 定員8人 |
2回目の参加 | 先着順 | 無料 | 0人 / 定員1人 |
本講座ではtensorflowを用いて、ディープラーニングの最も基本的な構造であるニューラルネットワークの実装をハンズオン形式で体験していただきます。
tensorflowは最も利用者数の多いディープラーニングのフレームワークであり、Pythonから利用することが出来ます。本講座はニューラルネットワークを実際に構築しながら、tensorflowのプログラムをわかりやすく解説いたします。受講後はニューラルネットワークをを実装し、様々な問題に当てはめることができるようになります。ディープラーニングの実装やtensorflowにおいて初めの一歩を踏み出したい方にとって、非常にオススメな内容となっております
【参加条件】
・Python3の基本文法を理解している方
・ニューラルネットワークの動作原理を理解している方(推奨、理解していなくても実装は可能です)
上記については、以下の講座が深い理解に役立ちます。(本講座の理解に関しての重要度順)
Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。
どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

tensorflowを用いた多層パーセプトロンによるディープラーニングの実装
※内容は一部変更になることがございます。
吉田 拓真
東京大学大学院にてシステム開発の研究に従事。C++を用いて、ライブラリを使わずに独自に深層強化学習を実装したことをきっかけに機械学習に携わっている。現在は、リクルートテクノロジーズでAIを利用したデータ分析に従事している。
崔 一鳴
全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへの参加などの活動をしている。また東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事。
当日現金払い
5000円 (受付時にお支払いください)
二回目の参加の方
無料 (【原理から実装まで学ぶ】ディープラーニング入門を受講した方もご参加いただけます。)
当日払いの方
受付時に領収書が必要な旨と、メールアドレスをスタッフまでお申し付けください。 翌日以降に、領収書をメールにて送付いたします。
開始の15分前から
イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。
統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。



