『Pro Deep Learning with TensorFlow』輪読会 #4

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Mar

24
『Pro Deep Learning with TensorFlow』輪読会 #4
数式とコードでディープラーニングの理解を深めよう！

Organizing : 思考ラボ

Hashtag ：#ディープラーニング

Registration info	参加枠￥500（Pay at the door） FCFS 7/20

Description

『Pro Deep Learning with TensorFlow』輪読会について

ディープラーニングのアルゴリズムの数学的理解とtensorFlowによる実装を同時に学べる書籍「Pro Deep Learning with TensorFlow」を輪読していく会です。比較的最近のディープラーニングの手法を網羅しているので、一通り学ぶことで実際にディープラーニングのモデルを構築することができるようになると思います。

主催者側もこの分野に関しては素人なので、一緒に学んでいきましょう。

使用するテキスト

『Pro Deep Learning with TensorFlow』

アマゾン

書籍内のソースコード

Github

キーワード

人工知能、機械学習、ディープラーニング、Python、tensorFlow

前提となる知識

線形代数の基礎
確率統計の基礎
Pythonの基礎的な使い方

日時

2019年3月24日（日）　13:30〜16:30

タイムテーブル

時間	内容
13:30 - 13:35	輪読会（主催団体）の説明
13:35 - 13:40	簡単な自己紹介
13:40 - 16:30	勉強会（途中休憩を挟む場合があります）

前回までの内容

	内容
第1回	第2章 Introduction to Deep-Learning Concepts and TensorFlow（P.89 - P.137）
第2回	第2章 Introduction to Deep-Learning Concepts and TensorFlow（P.138 - P.152）第3章 Convolutional Neural Networks（P.153 - P.196）
第3回	第3章 Convolutional Neural Networks（P.196 - summary）第4章 Natural Language Processing Using Recurrent Neural Networks（Introduction - P.260）

今回の内容

第4章 Natural Language Processing Using Recurrent Neural Networks (P.260 - summary):
　講師：宮崎
第5章 Unsupervised Learning with Restricted Boltzmann Machines and Auto-encoders (Introduction - P.304)：
　講師：tamakiさん
第5章 Unsupervised Learning with Restricted Boltzmann Machines and Auto-encoders (P.304 - P.322 or more)：
　講師：KanSAKAMOTOさん