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7月

7

【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 #13

1度で取り扱うには分量多過ぎたので、2回に分けて行います。

募集内容

通常参加者枠(2回分)

10000円(会場払い)

先着順
2/8

法人参加者枠(2回分)

12000円(会場払い)

先着順
0/1

U25・レディース枠(2回分)

8000円(会場払い)

先着順
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イベントの説明

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30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。

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(分量多いので2回で行います)

7/7()7/14(土)
受付:12:5013:00
講義:13:0015:00


途中適当に休憩を挟みます。

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
(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(2回分のアジェンダです)

・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(数学入門の内容)
  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

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年以上で、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、500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。
(当日はJupyterTensorFlowを動かします。)
インストールがわからない方は、別途ご相談いただければ対応致します。

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。)

備考

時間に対して分量が非常に多いかつレベルがそれなりに高いので、背景知識に自信のない方は、
ゼロから作るDeep Learning
を読み流して雰囲気を掴んできていただければと思います。
(逆に言えば他のところで10〜20万で行われている内容を4時間に圧縮しているイメージです。
価格は安くしていますがクオリティでは基本的に上回っているかと思われます)
質疑応答中心にインタラクティブに進めたいので、基本的な話は極力省いての進行としたいです。
(これまでの開催では自分で一通りやっておられる方の満足度が高い傾向にあります)

質問の即答率が98%くらいなので、当日テーマに関係する質問であれば多少高度な内容であっても
お答えできればと思っています。

資料 資料をもっと見る/編集する

資料が投稿されると、最新の3件が表示されます。

フィード

ericafe

ericafe さんが書き込みました。

2018/07/07 12:51

キャンセルではないのですが、道に迷ったので30分程度遅れます

app_math

app_math さんが 【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 #13 を公開しました。

2018/06/24 22:01

【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 #13 を公開しました!

終了

2018/07/07(土)

13:00
15:00

募集期間
2018/06/24(日) 22:01 〜
2018/07/07(土) 15:00

会場

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)

管理者

参加者(3人)

Kentaroh awata

Kentaroh awata

【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 #13 に参加を申し込みました!

kz-tanabe

kz-tanabe

【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 #13に参加を申し込みました!

(退会ユーザー)

(退会ユーザー)

【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 #13 に参加を申し込みました!

参加者一覧(3人)

キャンセルした人(2人)