📝 開催概要

── 「機械学習を基礎から学ぶ」Forkwell ML Startupシリーズ第一弾。

これまでForkwellでは様々な勉強会を通してエンジニアの学びの場となる勉強会を開催してきました。
その中でも特に人気のあるシリーズイベントとして開催を続けてきた「Forkwell Liburary」シリーズ その姉妹勉強会シリーズとしてForkwell ML Startupシリーズを開催してまいります！
機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく!」を合言葉にしている機械学習スタートアップシリーズの書籍たちをテーマとして開催してまいります。それぞれの著者の方々と共に機械学習を基礎から学んでいきましょう！

🧑‍💻 こんなエンジニアにおすすめ

• これから機械学習の勉強を始める方
• 機械学習の分野で働いている方
• 深層学習に興味がある方

🎁 参加者限定、書籍プレゼントキャンペーン

Forkwellに会員登録いただき、アンケートに回答いただいた方に一部抽選で、テーマ書籍である『これならわかる深層学習 入門編』をプレゼントします！

1. 新規にForkwellに会員登録を行なった方 → もれなく書籍プレゼント
2. 以前よりForkwell会員だった方 → 会員応募の中から抽選で10名さまに書籍プレゼント！

【キャンペーン応募の条件】については当日のYoutube 概要欄に記載します。
ぜひ、当日はYoutube の概要欄をご覧ください。

※本キャンペーンはビジネス職（営業・マーケター等）の方は対象外とさせていただきます。
※当選者に後日、書籍発送手続きフォームが送付されますので忘れずにお手続きお願いします。
※キャンペーンに関する個別のお問い合わせはこちらからお願いします。

⌛ タイムスケジュール

※ プログラムは変更となる可能性があります。随時こちらで更新いたします。

🎤 登壇者情報

🗣️ 基調講演「2017年以前以後の深層学習」

　瀧 雅人 氏
立教大学 准教授 /「これならわかる深層学習 入門」 著者
2004年東京大学理学部物理学科卒業。2009年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。2009年から2012年まで京都大学基礎物理学研究所博士研究員。その後、理化学研究所 基礎科学特別研究員、数理創造プログラム（iTHEMS）上級研究員を経て現職。

「これならわかる深層学習入門」を出版した2017年からおよそ６年が経ち、今や日常会話の中で「GPT」や「生成AI」という言葉を聞くような時代になっています。このように2017年以降も深層学習・AIは目覚ましい発展を見せ、色々な成果を上げていることはみなさんご存知の通りです。
そこでこの講演では、拙著で解説したような2017年時点での深層学習と、それがその後どのような発展を辿ったについてオーバービューしたいと思います。次のようなアジェンダを予定しています。
１. 深層学習の基礎：今も変わらぬ基礎知識
２. 書籍では触れなかった話：アテンション機構、GAN
３. 栄枯盛衰、二転三転：消えた話題や定説がひっくり返った話、新たに判明したこと
４. 2017年以降の深層学習：拡散モデル、Transformerなど

📺 参加方法

今回のオンライン勉強会は YouTube Live を使用してライブ配信いたします。
当日 19:30〜 配信がスタートしますので、下記のリンクよりチャンネル登録の上、ライブ配信予定枠のリマインダー設定をお願いします。

🎥Forkwell 公式 IT エンジニアのキャリアと学び

またライブ配信終了後、アーカイブ動画の公開を予定しております。
当日の開催時間にライブ参加できない方も、connpass 参加申込みの上、ご視聴くださいませ。

🤝 主催・協力

主催：Forkwell（株式会社grooves）

「つくり手と、未来を拓く。」というビジョンの元、「自分を知り、成長する」きっかけを提供する無料ポートフォリオサービスをはじめ、ITエンジニアに特化した求人・転職支援サービス、役立つ情報や場の提供などを通じて、ITエンジニアのキャリアに新しい選択肢を提示することで、人生の可能性を拡げるお手伝いをしています。

公式サポーター：講談社サイエンティフィク

＜MLSシリーズ＞
機械学習スタートアップシリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指すシリーズです。「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく!」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説しています。

＜これならわかる深層学習入門＞
「基礎から始め、その仕組みを理論的に明快 に説明したのは本書が初めてといってよい」と甘利俊一先生が大推薦。理論を今度こそ理解したい人はぜひ！

＜ベイズ推論による機械学習入門＞
ベイズ主義機械学習（ベイズ学習）の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい！

＜Pythonで学ぶ強化学習　改訂第2版＞
「Pythonで強化学習が実装できる!」と好評を得た入門書の改訂版。Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。