【積ん読解消】「ゼロから作るDeep Learning」勉強会#3

イベント内容

昨今何かと話題に上がるAI (Artificial Intelligence:人工知能)ですが、その精度が飛躍的に高まったのは、ディープラーニング(Deep Learning:深層学習)のおかげとされています。

オーガナイザーも勉強してみようと思い、評価の高い、オライリーの「ゼロから作るDeep Learning」を買いましたが、ずっと積ん読状態でした。

どうやら、私と同様に買ったけど読んでいない方が結構いるらしく、また、「勉強したいけど何から手をつけたらいいのかわからない」という方もいたので、それだったら一緒に勉強しませんかいうことで、この会を企画しました。

テキストに沿って実際に手を動かしながらディープラーニングを理解し、AI時代に備えましょう。

○テキスト:

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
https://amzn.to/2JVOOD9

○今回の範囲:

3章 ニューラルネットワーク
3.1 パーセプトロンからニューラルネットワークへ 〜 3.5 出力層の設計
p.39〜p.71

○進め方:

1. 自己紹介

参加動機、学習経験など簡単に共有しましょう。

2. テキストなぞり

各自、テキストに載っているプログラムを書いて動かしながら、読み進めます。

3. 感想、質問タイム

やってみての感想や質問を出し合い、理解を深めます。

4. 振り返り、再確認

これまでやってきたことを振り返り、それらが何をしようとしているのか、どんな意味があるのか、みんなで確認したいと思います。

○セットアップのお願い:

今回から参加される方は、下記Anacondaの「Python 3.x version」(6月12日現在:3.7)を事前にインストールしてください。

Anaconda Download https://www.anaconda.com/distribution/

インストール後、コマンドプロンプトで次のコマンドを入力し、バージョンが表示されればOKです。
python --version

○プログラミングのレベル:

何らかの経験があるに越したことはありませんが、なくても1章で必要最低限のことは解説していますので、ここを手を動かして理解すれば、進められると思います。 オーガナイザーも適宜フォローします。

○数学のレベル:

行列、指数関数、微分などが後々登場しますが、全体的には高校数学程度でしょうか。参加者同士でフォローし合いましょう。

○参加費:

なし。ワンドリンクオーダーお願いします。

○持ち物:

・テキスト ・ノートPC

○場所:

Blue Baobab Africa

○アクセス:

http://tomosu-lab.com/access-2

入り口が分からないという方が多いので、↑ご覧ください。

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