概要

ディープラーニングを扱えるようになりたい人向けの勉強会です。
※ 2019/1/11と同様の内容になります。
ハンズオンで Keras を使って、簡単にディープラーニングができるようになることを体験いただきます。 プログラミングあまり経験ないけどディープラーニングを始めてみたいという方のために、無料のハンズオン開発講座をご用意いたしました。

環境はGoogle社が提供するColaboratory（以下colab）にアクセスした画面で行います。 colab によりテキストを読みながら、実習を行うことができるGPU環境を誰でも扱えるようになりました。 環境の概観を確認したい方は、まずは以下にアクセスしてみてください。

• 環境：https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

ハンズオンではcolab上でソース記述済みの環境を実行します。そのため、プログラム経験がない方でも実習を行うことができます。

講習概要

• 学習形態：講習会
• レベル：入門・基礎
• 開催言語：日本語
• 持ち物：PC + Googleアカウント
  （座学のみでOKな方は持ち物不要）
• 場所：秋葉原虎ビル 4階レンタルスペース
• 最寄駅：末広町駅　（東京メトロ銀座線）
• 講師：MasamichiYagi@JDLA G検定合格者

対象者

• 初めてディープラーニングに取り組みたい方
• プログラミング経験があまりない方
• Kerasに興味がある方

学習目標＜本講座で得られること＞

• ディープラーニングの概要を説明できる
• Kerasを使ったディープラーニングを説明できる

開場時間と時間割り

会場の入り方

1. 「とらのあな」に入り、すぐ右手にあるエレベーターに向かいます
2. エレベーターで4階を押します
3. 扉が開いた場所が会場のレンタルスペースです
   ※ 階段はありません。
   ※ 当日に会場の場所がわからなかった場合は、connpass「このイベントへの問い合わせ」フォームよりご連絡いただけます。

今後の予定

中級編の学習目標

• 分類・回帰を扱えるようになる
• ベクトルデータでの学習を行うことができる
• NN Playground を参考にベクトルデータのデータ拡張ができる
• 2次元CNNにより画像データでの学習を行うことができる
• RNN, LSTM, GRUを使えるようになる
• 時系列データを扱うことができるようになる
• RNN, LSTM, GRUを使ったテキスト生成や数値予測を行うことができる
• 1次元CNNにより時系列データの扱いの幅を広く扱えるようになる
• 3次元CNNにより、映像データを扱うことができるようになる
• ニューラルネットワークの分岐・結合ができるようになる
• ニューラルネットワークの結合により、複数の特徴を利用した学習ができるようになる

参考情報

JDLA合格者による推薦書籍・Web情報
これから書籍やWebで勉強をされる方は、JDLAに合格した先達が勉強されている方法が参考になると思います。