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参加枠 Free
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発表枠 Free
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Description
直感Deep Learningを読みながら、実践しDeep Learningの「気持ち」やKerasのハマりどころを共有する会です。
直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ Antonio Gulli https://www.amazon.co.jp/dp/4873118263/ref=cm_sw_r_tw_dp_U_x_B.2JBbYG7WAPR @amazonJPさんから
- ★1章 ニューラルネットワークの基礎
- ★2章 KerasのインストールとAPI
- 3章 畳み込みニューラルネットワーク(画像認識)
- ☆4章 GANとWaveNet(画像生成、音声合成)
- 5章 単語分散表現(自然言語処理1)
- ★6章 リカレントニューラルネットワーク(自然言語処理2)
- 7章 様々なモデル(特徴抽出、質問応答、画風合成)
- 8章 AIによるゲームプレイ(Deep-Q-Network)
- 9章 総括
☆:今回のテーマ ★:1回以上実施されたテーマ
発表者の方へ
本勉強会では、本書のいずれかの章を選択していただきその章に関連した発表をしていただきます。 発表登録時に発表タイトルと対象とする章をコメントにてご連絡ください。 ご連絡いただいた章を今回のテーマに追記させていただきます。
発表内容は章の内容に関係していれば問題ないので、気楽にエントリーください!
対象者
- Deep Learningを実装レベルから知りたい人
- Deep Learningフレームワークを比較したい人
- Deepなアイデアを形にして、議論したい人
内容&タイムテーブル
タイムテーブル | 発表者/発表内容 |
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19:00 | @maeharin(決定次第発表) |
19:30 | @pen_era(決定次第発表) |
20:00 | @m_nishiba(決定次第発表) |
20:30 | @CookieBox26(決定次第発表) |
21:00 | 閉会 |
入館プロトコル
- 1階のビル受付で「エムスリー株式会社」訪問を伝え、名刺2枚もしくは身分証明を提示してください。入館票の訪問先は「エムスリー株式会社・大瀧」とご記入ください。退出時に入館票に訪問先担当者のサインが必要となります。早めに帰る場合など必要に応じて声をかけてください。
- 11階まで上がり、右折した突き当たりに会場があります。
注意事項
- 会場は赤坂インターシティです。赤坂インターシティAIRではないです。
- 食べ物は用意していませんので、必要な方はご自身でご用意ください(極端に臭いの強いものでなければ大丈夫です)
参加費
無料、エムスリーが会場スポンサーです。
エムスリーとは
医療×テクノロジーの力で「健康で長生きする人を増やすこと・不必要な医療コストを下げること」を目指しています。 これまでに築いてきたプラットフォームを生かし、様々な技術を駆使して医療現場・患者さんの問題解決に取り組んでいます。
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2018/11/02 18:52
何もできていないですが想定している発表資料は以下です。 https://cookiebox26.github.io/ToyBox/20181102_dl_with_keras_slide.html