BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//connpass.com//Connpass//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:connpass-IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会(1)_演 習分厚版_0519 X-WR-CALNAME:connpass-IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会(1)_演 習分厚版_0519 X-WR-TIMEZONE:UTC BEGIN:VEVENT SUMMARY:IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会(1)_演習分厚版_0 519 DTSTART:20190519T020000Z DTEND:20190519T080000Z DTSTAMP:20260828T063229Z CATEGORIES: CREATED:20190323T130943Z DESCRIPTION:# IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会(1) 土日演 習分厚版 \n\n【開催条件のご説明】 \nこの講座もうか なり回数やってるので人が集まるかわかりませんが \n 何人かもう開催されないのかと問い合わせもあり、5人 以上の参加者いれば実施します。 \n一応人数増えれば より大部屋（１０人まで可）に移ることも可能ですし 、 少ないようでしたら減らすこともできるので最初８ 人で募集してみます。 \n \n今回5人未満で開催できな いか、8人以下の開催だったら \nいったんここで深層学 習の数学勉強会（１）の開催を辞めます＝たぶん最後 。 \n8人以上、増員あればまた考えます＝がちょっとく らい好評だからって、やりすぎだろ…と思ってもいる ので \nいつにするかはちょっと検討します \n \n5/15日 まで様子みて５人いないと（お店にキャンセル無料で かけられるので）開催されません・・・ \n（どたどた ーっとキャンセルされるとリスクこわいのでごめんな さい。） \n \n \n\n## 【今回はマイコンボードも部品も ないハンズオン＝基本ノートに鉛筆で】\n\n## ただし、 最後にちょっとエクセル使った演習をしますのでパソ コンお持ちください\n\n \n【習得スキル】 \n \n・AIの 学習の動作原理を数式できちんと理解します。 \n（FNN\ ,CNN\,RNNすべてに共通なこと） \n \n・AIの論文がとりあ えず読めるようになる（目標） \n \n前提知識は高校の 数学をだいたい思い出せるくらいです \n最近は高校で 行列の計算ををやらないようなのでそこはしっかりご 説明する予定 \n\n## 【実習アジェンダ】\n\n## ■Timeスケ ジュール\n\n時間 | 内容 \n---|--- \n11:00 - 11:30 | 受付 \n11 :30 - 11:50 | フィジカルコンピューティング \n・フィジ カルコンピューティングとは何か？ \n・AI・ビッグデ ータ・IoTの関係 \n・非構造データの活用の現在 \n・セ ンサーデータがもたらす可能性 \n・本日の講座のカバ ー範囲 \n11:50 - 12:10 | 確率分布・情報量とシャノンの符 号化・クロスエントロピー・KL情報量 \n12:10 - 12:30 | ６ 面体サイコロと８面体サイコロを使ったKL情報量の計算 実験 \n12:30 - 13:30 | お昼休憩 （近くのコンビニでご休 憩や会場のお店でのランチもOKです \n13:30 - 14:00 | 偏微 分・行列の計算 \n13:30 - 14:00 | 偏微分・行列の計算の演 習 \n14:00 - 14:50 | AIの推論（順伝搬） \n14:50 - 15:00 | 休 憩 \n15:00 - 16:30 | AIのパラメータ補正の一連の手続きと それを支える基本的な考え \n・オンライン学習/オフ ライン学習/ミニバッチ学習の考え方 \n・確率的勾配降 下法 \n・誤差逆伝搬法 \n16:30 - 17:00 | PYNQの紹介＆FPGAの 紹介 \n17:00 - 17:10 | お店の一般席に移動⇒質問タイム \ n他の会に参加された方も可 \n1ドリンク頼んであげて ください \n \n※一応17:00まで場所は確保できています \n \n※平日夜の会に参加された方で帰ってからよくわ からんかった・・・・という方はこの日の17時にこちら にいらしていただければリアルにご質問お受けします 。 \n＝無料です。（平日しかどうしても会場見つけら れず＆＆内容がやや重いのに十分な時間がとれなかっ たので・・・） \nBut お店なので１ドリンク（フードで もいいですが）は頼んであげてください \nどなたか質 問がつづいている場合は閉店まで どなたもいなくなっ たら17:10以降なら帰ります＾＾ \n \n場所は銀座線田原 町駅の目の前、浅草めぐりを兼ねていらっしゃいませ んか \n\n## 【配布物】\n\n•講習資料（紙ベース。カラ ーで図解した資料と白黒の問題集のようなもの）※資 料は手書きノートも含みます。 \nノートのもととなっ た本もありますので受講者にはご紹介します。 \nお持 ちの方は持ってきていただけるといいかもしれません （なくてもいいようにしています） \n \n\n## 【参加者 にお持ちいただくもの】\n\n•ノートと鉛筆 \n \n\n## 【 テーマ選定のポリシー】\n\n \nIoT寺子屋は普段電子工作 でガジェットを作るハンズオン提供してます。 \nしか しながらセンサーデータ集めてくるだけではなかなか 有益な仕事ができないと考えます。 \n \n学習済みのAI モデルが自由に落としてきて使えるという今日このご ろ \nAIを組み込みエッジに乗せてなんかつくるという ことがまさに現実化してきました \nしかも大企業でな くても個人でできる・・・そんな時代 \n \nさてオリジ ナルなアイデアをAIの分類器にかけようとすると \nど うしても学習をさせる必要が出てきます \n \nどうやっ てデータを作るんだろう・・・どうやって学習させる んだろう・・・ \n \nこのAIの数学は３回ほどに分けて 実施しようと思っていますが \n \nまず \n(1)は教師デ ータはそろってるものだと思ってパラメータ調整の ロ ジックを学びつくす \n \n次回（２）は教師データの作 り方（これはオープンｃｖ使う予定）とＣＮＮの説明 （実装はまだしません） \n \n最終回はRNNとGANをしよう とおもいます。 \n \n\nいままで寺子屋いらした方は知 ってらっしゃると思いますが \nほんとに解説しつくす ので \n電子工作しないひとにも十分にまなんでもらう ことがあります。 \n \nKerasで1行・・・・でないＡＩを きちんと学ぼう・・・・という趣旨です。 \n \nしっか り理解していただけるように説明していきます。 \n後 半の逆誤差伝搬が深層学習の本質です。・・・がAIの会 社の人間でもうまく説明できない人がいます。 \nこれ をきちんと理解すると自分で深層学習のコードが組め ると思います。 \n \nなおこれを３つ受けた後にPythonで うごくFPGAボードへのパラメータ送り込みを実行する勉 強会を予定しています \n \n\n## 【講師自己紹介】\n\n大 邦将猛（おおくにまさたけ） 生産管理/在庫管理コンサ ルタント。技術士（経営工学）。 \n \n京都大学工学部 /大学院工学研究科卒業。（専攻 原子核工学。学部と修 士課程） \n大手製造業で生産工程の研究員５年 ベンチ ャーITベンダー６年（半年スウェーデン在住勤務） \n コンサルティングファーム３年（一年オランダ在住勤 務） 大手ITベンダー１０年勤務 \n \n数学は趣味で卒業 後もこつこつ問題解いたりしてます。 \n学生時代に一 番頑張った勉強は量子力学や場の量子論といった物理 学です。卒論や修士論文も核物理学の内容(QED/QCD)でし た。 \n（微積線形代数やテンソル、量子力学の勉強会 も考えたのですが、 \nすでにたくさんあるしすぐに仕 事で役立つように思えないのでこんな内容にしてます ） \n \n数学と物理については塾などで難関目指す生徒 用のコースから、中学生補習講座まで担当していた経 験があります。 \n教え方がうまいかどうか・・・わか りませんが、東大などの難関に受かった生徒もいるし 、 \n躓いた人が何がわかってないかを判断できると思 いますのでハンズオンをコーチャー的にできればと思 います。 \n \n \n\n## 【お問い合わせ】\n\n当ページの 問い合わせ先リンクからお願いします。 \n当日道に迷 った場合はお店への電話もOKです＾＾\n\nhttps://iotterakoya. connpass.com/event/125284/ LOCATION:東京都台東区寿2丁目10番11号(仙石ビル3F) (レンタ ルスペース＆カフェ　なごむ) URL:https://iotterakoya.connpass.com/event/125284/ END:VEVENT END:VCALENDAR