お知らせ

今回から本勉強会は TensorFlow User Groupとして開催します。 前回までの tensorflow-ja ではありませんのでご注意ください。

概要

• 機械学習に必要な数学とプログラムを基礎からみっちり初心者向けにおこないます。
• Google が作成した Udacity の 深層学習紹介コース を鑑賞して分かるようになることを目指します。
• 第7回となる今回は新たに15名の方を新規に募ります。
• 関連する話題についてのライトニングトーク枠もご検討ください。
• 第1回から第6回までですでに一度でも参加された方で，今回も参加を希望なさる方は無抽選で参加可能です。ただし，参加人数を確認するために出席する旨を主催者までお知らせください。

当日の動画をアップしました！

https://youtu.be/1ullT8HX73U

内容

• 第7回となる今回は，再帰的ニューラルネットワークに入ります

TensorFlow のリカレントニューラルネットワークのチュートリアル よりも udacity の

1. Sequences Of Varying Length (0:40)
2. RNNs (1:24)
3. Backprop Through Time (0:40)
4. Vanishing / Exploding Gradients (0:43)
5. LSTM (0:45)
6. Memory Cell (0:58)
7. LSTM Cell (1:02)
8. LSTM Cell 2 (0:48)
9. Regularization (0:17)
10. Beam Search (1:46)

を予習として鑑賞してください。上記全てを見ても10分もかかりません。後ろのカッコ内は動画再生時間を示しています。

諸元

• 会場: 赤坂インターシティ 11F エムスリー株式会社 セミナールーム
• 住所: 東京都港区赤坂1丁目11番44号
  • 会場ビルのセキュリティの関係上、入館するために身分証明書（社員証、免許証など）、もしくは「名刺」が2枚以上必要になります。忘れずにご持参下さい。
• 入館方法
  1. 受付で訪問先として、訪問先として「エムスリー」と伝えてください。
  2. 身分証明書（免許証、学生書など）を提示してください。 *無い場合は「名刺」2枚以上を提示
  3. 入館票に必要事項を記載しゲストカードの貸し出しを受けてください。 訪問先には以下を記入してください。
     • 会社名：エムスリー 氏名：山崎 聡
  4. 受付の右からゲストカードで入場し、エレベータで 11F までお上がりください。
  5. エムスリー株式会社の受付は呼び出さず、そのまま セミナールーム へお入りください。
• 退館方法
  1. 入館票に社員のサインが必要ですので、会場で一度入館票を回収します。
  2. 退館の際は必ずゲストカードとサインが入った入館票を受付に返却してください。
• 利用について
  1. Wifi、電源ケーブルも利用可能です
  2. 飲食は自由に行えますが、アルコールについてはご遠慮下さい

対象者

• 高校１年生程度の数学の知識を前提として進めます。

用意するもの

• 筆記用具(ノートPCやタブレットで代用不可，必ず筆記用具をご持参ください。実際に手を動かして理解を深めます)
• 必要に応じて実習を行ないます (TensorFlow, tflearn, Keras, Lasagne)

注意事項

• connpass のページに記載されたご本人様のみ参加することができます。代理での出席やご本人様以外の方がお越しになられた場合、ご入場することが出来ません。
• connpass のページをお忘れになられた場合、本人確認ができるものの提示を求める場合がございます。なお、本人確認ができるものをご提示いただけない場合、ご入場をお断りする場合があります。
• 参加者のみなさまで残念ながら、イベントに参加できなくなった場合は、お手数ですが早目の「キャンセル」をお願いいたします。
• 補欠者のみなさまは補欠から参加へ繰り上がるかもしれません。繰り上がりメッセージの有無や、イベントの確認をお願いします。

その他

• Google+ のコミュニティ https://plus.google.com/u/1/communities/114372741074198747041に参加してください。
  • 質疑応答や連絡は Google+ のコミュニティを通して行います。
  • またコミュニティ参加者の方は connpass の抽選の際に優遇されます。