他己紹介
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取り上げて欲しい話題があればお書きください
- 顔認識、似た顔の写真を検出
- 開発環境について(windows, linuxそれぞれやGPUを使用する場合など)
- codeの解説
- 学術的な内容と、一般企業や一般社会人による実務的な例、の両方に触れたいです。
- 1980年代の流行から後の流れを概説していただければ幸いです。
- まずは、プログラミング環境構築と困った時のAPIマニュアルの見方
- DeepLearningを用いた具体的なプロダクトの開発方法、DeepLearningを活用する際の学習方法、TensorFlow等で出来ること・使い方
- MNIST以外のチュートリアル
- Webサービスとの応用
- 文字認識
今回追加分 - 主観で構わないので、深層学習に対する展望など - DeepLearningを用いた文書分類 - ディープラーニングの初学者です。理論に関する文献は多く目にするのですが、入門的な実装に関する文献や記事を見つけることが難しいです。オススメの本やサイトがあれば教えていただきたいです。 - ビッグデータの解析手法
このイベントに期待すること，あるいはリクエスト，ご質問などご自由にお書きください
- 根幹の数学的なところも含めて理解できるような内容を期待します
- 当イベント参加者が、この書籍の内容を自ら生かして実践した例を発表する場を設けるなど、参加型後続イベントを継続していただけたら、素晴らしいと思います。また、自身もついか発表できるよう、勉強とその応用を継続できたら、思います。
- 心理学・生物学・医学から見たニューラルネットの意義
- あるテーマが機械学習の応用に向いているか否かを見分ける時の目の付け所があれば。
- 後で持ち帰って テキストの内容が できるように、プログラミング環境構築と 数式とプログラミングの対応関係を教えてほしい。
- 強化学習（テキスト読み取り）について学習ができる基礎を学びたいと思っております。よろしくお願いします。
- DeepLearningをこれから学ぶものとして、DeepLearningの全体像から具体的なプロダクトへの活用事例、学ぶべきこと等知れると嬉しいです。
- 自分でも、ＮＮが設計できるようになりたい。
- 実装法も詳しく聞きたいです
今回追加分 - 前提知識が不足しています。今回の受講をとっかかりとして知識を深めていきたいです。 - 学習させるデータの収集の仕方前処理の仕方のコツについて - 楽しみにしているので、よろしくお願いします。 - よろしくお願いいたします。 - 深層学習どころか機械学習について勉強を始めたばかりで、どこから手をつけたら良いかまだまだわかっていないため、今回からの勉強会を通じて、深層学習がどういった場面に応用ができるかといった視野が広がることを期待している。 - 全ての講義に参加したのち、概念と数式の理解、及び簡単なコードをスクラッチで書けるようになっている