実際に手を動かして理解する「ディープラーニング入門」全6回シリーズ



実際に手を動かして理解する「ディープラーニング入門」全6回シリーズ

●日程  :第1回 8月1日(火)・第2回 8月15日(火)・第3回 8月29日(火)・第4回 9月15日(金)・第5回 9月26日(火)・第6回 10月10日(火)の全6回
●時間  :各回19:00~21:00
●場所  :東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井カンファレンス「セミナールームA・B」
●受講費 :6,000円(6回分)
●定員  :60名
●講師  :清水 徹 
●協力  :ヤフー株式会社

<講師プロフィール>
ヤフー株式会社勤務。検索をはじめとしたサービスの開発・運営の中で、機械学習等 先端技術を用いた課題解決に従事。

<講義概要>
全6回を通して、ディープラーニングの基本的な考え方、実装の仕方を学んでいきます。この講義の内容を習得することにより、シンプルなニューラルネットワークを実装し、動作させられるようになります。また、画像認識や自然言語処理にどのようにディープラーニングが応用されるか、具体的にイメージできるようになります。

<講義全6回の構成>
第1回:8月1日(火)
 - ニューラルネット forwardの計算
 - データとモデル、推論と学習
 - 演習: NumPy基礎
第2回:8月15日(火)
 - 機械学習の基礎
 - 演習: 回帰問題のコスト値計算・最急降下法
第3回:8月29日(火)
 - ニューラルネット backwardの計算
 - 演習: 分類問題のコスト値計算、backpropagationの計算
第4回:9月15日(金)※会場の都合上この回のみ金曜日の開催となります。
 - 深層学習フレームワーク
 - 演習: TensorFlow基礎、ニューラルネットの学習
第5回:9月26日(火)
 - 画像認識とconvolutionalニューラルネット
 - 画像・動画にまつわる 最新の研究動向紹介
 - 演習: MNISTデータの分類
第6回:10月10日(火)
 - 自然言語処理とrecurrentニューラルネット
 - 分散表現の利用、表現学習
 - 言語にまつわる 最新の研究動向紹介
 - 演習: シンプルなrecurrentニューラルネット

<必要な予備知識>
 - Pythonによる基本的なプログラミング
 - 高校レベルの数学(一部 大学初年度レベル)、特に
  ・微分とその連鎖律
  ・偏微分(※ 大学初年度)
  ・指数関数、対数関数、自然対数の底
  ・行列とベクトルの和・積、ベクトル同士の内積
  ・数列の和、Σ記号

<ご準備いただくもの>
Anacondaがインストール(※)され、python3.5以上が利用可能なノートパソコン。OSは Windowsの64bit版またはmacOS / OS X。
(予備電源は数に限りがありますので、フル充電の状態でお越しください。)
※講義の途中からTensorFlowをインストールして利用します。TensorFlowはWindowsの32bit版をサポートしておらず、64bit版またはmacOS / OS Xが必要となります。


<参加者の皆さまへ>
第1回目のフォローアップ資料は以下よりご確認いただけます。

資料は こちら をクリックしてください。