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Apr

21

【初・中級者向け】TensorFlowを動かしながら学ぶディープラーニング・CNNの理論 #8

コードを実際に動かしながらディープラーニングのベースとなる理論について解説します

Registration info

通常参加者枠

5000(Pay at the door)

FCFS
9/11

法人参加者枠

7000(Pay at the door)

FCFS
1/2

レディース・U25枠(割引)

3000(Pay at the door)

FCFS
0/2

Description

内容概要

ディープラーニングが流行っているようなので気になる方も多いかと思い、企画させて
いただいています。
MNISTデータ用いて手書き数字の認識をするだけではあるのですが、CNN
Convolutional Neural Network)という手法を使うことで、大体99.3%ほどの認識の
性能が出せます。(これは驚きでした!)

パッと見は凄い結果が出ます。
とはいえ、魔法のようにご認識いただくと、恐ろしいプロジェクトが立ち上がる可能性が
あるので(笑)、ちゃんと理論の背景をご理解いただいた上でコードを動かしていただこうと
考えています。

一応同様の内容は20回ほど話しているので、話としてはなかなか練られているかと思います。
高校数学の理解がないと2時間で取り扱うには厳しい内容なので、高校数学レベルの自信がない
方は、先に以下の高校数学の講習会を受けて頂くことをオススメいたします。

高校数学の演習で理解する機械学習の基本

身につく内容

・機械学習とディープラーニング(深層学習)の違いが説明できるようになります
・線形回帰からニューラルネットワーク、ディープラーニングまでのモデル拡張の流れに関して理解できます
TensorFlowの基礎的な使い方が理解できます
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を理論的に理解することが可能になります

開催日程

4/21()
受付:12:5013:00
講義:13:0015:00

会場

水道橋駅、神保町駅周辺
(詳細はお申し込みいただきました方にご連絡させていただきます。MAX30は入るので広々と
快適に使えるのではないかと思います。)

カリキュラム

・ディープラーニング入門
     ディープラーニングの歴史
     機械学習とディープラーニングの違い
     ディープラーニングのアルゴリズムの種類
     ディープラーニングの実用例

TensorFlowとは、環境構築
     他のディープラーニングライブラリとの比較
     TensorFlowとは
  環境構築、サンプルコードやサンプルデータのダウンロード

・線形回帰からニューラルネットワークへの流れ(数学入門の復習)
  代表的な識別規則の構成法
  教師あり学習と学習/推論
  関数近似の学習を行うにあたっての3ステップ
  線形回帰問題の学習方法
  ニューラルネットワークへのモデルの拡張

CNNの理論理解、TensorFlowチュートリアルを使ってのハンズオン
     MNIST分類問題
  ソフトマックス回帰を用いたMNIST分類をTensorFlowで動作させる
  CNNを用いたMNIST分類をTensorFlowで動作させる
  CNNの理論の解説
  TensorFlowのコードの解説

※講座内容は若干変更となる場合があります

※アジェンダ的に余裕があって、より発展的な内容も気になる方は、下記も合わせてご検討ください。
深層学習による画像認識の変革と実務への応用

対象者

・高校数学は大体は把握している方
・実務で深層学習(ディープラーニング)を活用したい方
・ディープラーニングを用いた人工知能系のプロジェクトに興味がある方


高校数学が怪しいと途中ついてくるのが厳しくなるので、数学に自信のない方は
下記の数学の講習に先にご参加ください。

高校数学の演習で理解する機械学習の基本

講師プロフィール

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、200名は越える。

当日のお持物

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

費用

上記記載の通りです。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。

当日までの事前学習

Python+Anaconda付随のライブラリ+TensorFlowを利用できるようにしてきてください。
インストールがわからない方は、直後の勉強会でプログラミング未経験者向けのフォローアップを
開催しておりますので、こちらも合わせてご参加いただけるなら対応が可能です。
(今回だけ数学と時間が被っているため、両方の方は数学に登録いただければセットアップは
演習時間に別途対応させていただきます)

Python+Jupyterで学ぶ機械学習プログラミング

領収書

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
(個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で2,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。)

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If you add event media, up to 3 items will be shown here.

Feed

k47320

k47320 wrote a comment.

2018/04/21 11:38

iPhoneアプリからだとリンクが正しく見れませんでした。Webからだとちゃんと水道橋で見れていました。申し訳ありません。

k47320

k47320 wrote a comment.

2018/04/21 11:05

本日の会場ですが、どちらになりますでしょうか。水道橋と記載がありますが、リンク先の地図は九段下をさしています。

app_math

app_math wrote a comment.

2018/04/16 23:12

現段階で12名のところに10名お申込みいただいているのですが会場自体は余裕があるので、キャンセルも見越して3枠だけ拡張し15名とさせていただきます。何度か行なっていて話慣れているテーマなので、集まり状況次第でMAX18名まで拡張させていただきます。よろしくお願いいたします!

app_math

app_math published 【初・中級者向け】TensorFlowを動かしながら学ぶディープラーニング・CNNの理論 #8.

04/09/2018 22:05

【初・中級者向け】TensorFlowを動かしながら学ぶディープラーニング・CNNの理論 #8 を公開しました!

Group

AI・機械学習 with Liberal Arts

Number of events 139

Members 788

Ended

2018/04/21(Sat)

13:00
15:00

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2018/04/09(Mon) 22:04 〜
2018/04/21(Sat) 15:00

Location

水道橋駅周辺(三崎町交差点付近)

東京都千代田区神田三崎町2 (水道橋駅三崎町交差点周辺)

Organizer

Attendees(10)

KOHEI828

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I joined 【初・中級者向け】TensorFlowを動かしながら学ぶディープラーニング・CNNの理論 #8!

fukuyu8020

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KyoheiOsawa

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アリンコ

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morobo

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KeiichiOkubo

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summercolor

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k47320

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Sasa2015

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pandarider

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Canceled (4)