【入門者・初学者向け】DeepLearningの論文の読み方を学ぶセミナー（全3回）

Deep Learning関連の論文は近年多く出ており、関連の解説書は多く出ていますが、
最新の情報にキャッチアップするにあたっては二次情報だけでなく、
一次情報である論文を実際に読めるようになるのも重要だと思います。
一方で論文を読めるようになる手引きのような解説書はなかなか見ないため、
本講座ではDeep Learningの論文を実際に自分で読めるようになるための手引を紹介します。

本講座でははじめに論文の探し方や基本構成の紹介を行い、
実際に主要な論文をケーススタディ的に読んで、
Deep Learning関連論文の読み方を紹介していきます。


↓下記に沿って進めていくため、日程が合わない方などはこちらを入手の上、読み進めて
いただけたらと思います。
https://lib-arts.booth.pm/items/1834353

3/26（木）第 1 回
受付： 19:50~20:00
解説： 20:00~22:00

4/2  (木)  第 2 回 
受付 :  19:50~20:00
解説 :  20:00~22:00

4/9  (木)  第 3 回
受付 :  19:50~20:00
解説 :  20:00~22:00 

※
途中5分ほどの休憩を設ける予定です。

第一回　序論&画像分類
     第1章 序論(Introduction)
        1.1 まず何からはじめるのがよいのか
        1.2 論文の基本構成
        1.3 実際にいくつか読んでみる

    第2章 画像分類
        2.1 先に抑えておきたい基礎事項
        2.2 AlexNet
        2.3 VGGNet
        2.4 ResNet
        2.5 MobileNet

第2回 Image Segmentation
    第3章 Image Segmentation
        3.1 先に抑えておきたい基礎事項
        3.2 FCN
        3.3 U-Net
        3.4 Mask R-CNN

第3回 生成モデル
    第4章 生成モデル
        4.1 先に抑えておきたい基礎事項
        4.2 GAN
        4.3 DCGAN
        4.4 画像変換への応用

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・Deep Learningに興味がある方
・Depp Learningの論文を自分で読めるようになりたい方
・論文を正面から読むのが辛い方

※
超初心者〜中級者を前提とした進行としますので、極力難しい言葉や数式は使わないで
進行するようにします。

時間がある方は下記を入手しご一読の上、ご参加いただけたらと思います。
https://lib-arts.booth.pm/items/1834353

・12,000円（通常参加者枠）
・10,000円（会員枠）

※ 領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。
※ 会員枠は下記のRegularプランの加入者とします。（加入にあたっては3ヶ月以内の解約を
行わない方のみご登録いただけたら嬉しいです。）
https://note.com/lib_arts/circle

5名（別媒体でも募集する可能性があり申し込み人数は当日参加者数を反映しませんが、最大でも8名とします）

テキストの購入は下記でも可能です。
https://note.com/lib_arts/n/n026ea88f572d

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。