『Deep Learning』輪読会 #13

Oct

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『Deep Learning』輪読会 #13
ディープラーニング書籍の決定版とも言われる"Deep Learning"をみんなで読もう

Organizing : 思考ラボ

Registration info	参加枠￥500（Pay at the door） FCFS 6/20

ディープラーニングの書籍の決定版と言われる本書籍をみんなで勉強する会です。
800ページもの大作ですが、ディープラーニングの理解に必要な数学やコンピュータサイエンスの基礎を網羅しているので、これからディープラーニングを学びたい人にとって最適の本です。

主催者側もこの分野に関しては素人なので、みんなで一緒に学んでいきましょう。

『Deep Learning』

※会場はwifiが使えない可能性があるため、予めダウンロードしておくことをおすすめします。

人工知能、機械学習、ディープラーニング

2018年10月14日（日）　13:30〜17:00

	内容
第1回	第2章線形代数
第2回	第5章機械学習の基礎（前半）
第3回	第5章機械学習の基礎（後半）〜第6章深層順伝播型ネットワーク（後半の一部）
第4回	第6章深層順伝播型ネットワーク（後半）〜第7章深層学習のための正則化（後半の一部）
第5回	第7章深層順伝播型ネットワーク（後半の一部）〜第8章深層モデルの訓練のための最適化（前半）
第6回	第8章深層モデルの訓練のための最適化（後半）〜第9章畳み込みネットワーク
第7回	第10章系列モデリング：回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク〜第11章実用的な方法論
第8回	第12章アプリケーション
第9回	第13章線形因子モデル〜第15章表現学習（前半）
第10回	第16章深層学習のための構造化確率モデル
第11回	第15章表現学習モデル（後半）、第17章：モンテカルロ法〜第18章 : 分配関数との対峙（前半）
第12回	第18章分配関数との対峙（後半）、第19章：近似推論（前半）