tag:peatix.com,2011:1 2019-10-31T17:47:45+09:00 Peatix Risa Shimowada tag:peatix.com,2019:event-1301198 2019-09-08T17:00:00JST 2019-09-08T17:00:00JST

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3.6 手書き数字認識4章 ニューラルネットワークの学習4.1 データから学習する〜4.4.1 勾配法p.72〜p.109※ 3.6のプログラムを実行するには、下記リポジトリのdataset/mninst.pyが必要です。予習する場合はご注意ください。https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch ○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。 ○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」（8月9日現在：3.7）を事前にインストールしてください。Anaconda Downloadhttps://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。