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6月

24

WEBエンジニアのためのDeepLearning #4

初心者同士の交流会をしましょう!

Registration info

通常参加枠

1000(Pay at the door)

Standard (Lottery Finished)
20/30

リピーター枠

Free

FCFS
4/5

ライトニングトーク枠

Free

FCFS
0/3

Description

住所の記載が4FになっていましたがB2(地下二階)が会場ですので間違えないようお願い致します!

※5/30,6/6,6/17から続き、今回で4回目になります。
上級者・中級者用ではなく初級者用のセッションになります。
毎回参加枠に殺到しますので、申し訳ありませんが今回からは抽選とさせて頂きますm(__)m。
当日キャンセルは基本お断り申し上げます。
キャンセル待ちの方に迷惑がかかってしまいますので、必ず1日前にはご報告くださいませ。
当日無断でキャンセルされた方に関しては次回からの参加をお断りさせて頂く事がございますのでご注意ください。



ライトニングトークされる方を募集!

DeepLearningについてご自身で試みられていることや、
勉強するうえでハマっていること、こんなことしたい!といった事を発表してみませんか?
その場で、発表者が関連するトピックについて言及して話を広げていきます。
※時間は5分程度で結構です。

発表を希望される方は「ライトニングトーク参加枠」でお申込み下さい。
また引き続き会場及びスポンサー様を探していますので、ご協力頂ける方は以下までご連絡くださいませ。
(事務局:田中)




[ タイムスケジュール ]
  • 19:00〜19:30 開場
  • 19:30〜19:40 イントロダクション
  • 19:40〜19:55 DeepLearningセッション(基本的教養~最新の事情編)
  • 19:55〜20:10 ディスカッション (パネル or ライトニングトーク)
  • 20:10〜20:30 DeepLearningセッション(技術背景,実装,Demo編)
  • 20:30〜21:30 懇親会 ※アルコールとおつまみが出ます。


[ イントロダクション ] (19:30~19:40)
  • オーガナイザ紹介
  • 本日の流れ
  • 会場提供会社ご紹介


[ DeepLearning ]:マーケット・応用先、その他(10分)
  • 2016年 シリコンバレーAIベンチャー企業とマーケット
  • 機械学習の世界コンペティションの内容について
  • DeepLearningの応用先について考える
  • DeepLearningの最先端の試みについて
  • ニューラルネットワークの勉強の仕方


[ ディスカッション or ライトニングトーク] (質問含めて20分程度)
  • LTトークとディスカッション


[ DeepLearning技術編 ]:今回の技術テーマ(15分)

#4の内容(今回)

  • 多クラス分類について
  • 教師ありデータ収集について
  • オントロジーとは?
  • オントロジーの定義の難しさ
  • ImageNetやコンペティションの公共のデータ
  • WEBクローラーの作り方
  • BOT対策について
  • データ解析ツールの作り方とOpenCV
  • 漫画やサムネイル、別サイズの同じ画像の除去
  • ラベル貼り付けとコストについて

#3の内容

大枠の概要

  • DeepLearningの歴史と重要なネットワーク
  • 選択すべきネットワークの形とそのメリット&目的の理解
  • ライブラリの選択とセットアップ
  • DCNNじゃなくてフルコネクションネットワークと画像解析

技術詳細

  • 教師あり学習の基礎(Perceptron/MLP)
  • 教師なし学習について
  • 教師なし学習の役割と活用例
  • AutoEncoder/StackedAutoEncodersで次元圧縮と分析
  • AdamとSGDとAutoEncoderの成功と失敗パラメータ

#2の内容

大枠の概要

  • DeepLearningの歴史と重要なネットワーク
  • 選択すべきネットワークの形とそのメリット&目的の理解
  • ライブラリの選択とセットアップ
  • DCNNのパラメータ設定

技術詳細

  • DCNNの形の理解
  • PerceptronとMLPとDCNNの関係
  • ニューラルネットワークの基礎
  • PerceptronとMLPの予測計算を絵で理解する
  • PerceptronとMLPのバックプロパゲーション計算を絵で理解する

#1の内容

大枠の概要

  • DeepLearning専門用語解説
  • 選択すべきネットワークの形とそのメリット&目的の理解
  • ライブラリの選択とセットアップ
  • データ読み込み機構とアウトプット機構(画像編)
  • データ収集とWEBクローラー(画像編)
  • ラベル付の効率化(画像編)
  • DCNNのパラメータ設定

技術詳細

  • データの水増し編 (アフィン変換、ノイズ、ディストーション、プロジェクション、カラー)
  • データランダマイズサンプル
  • ランダムデータと正規分布データ
  • データ正規化(ZCA/PCA Whitening)
  • 活性化関数の選択
  • MaxOut実装方法
  • バッチ正規化と最新の活性化関数ELU(ReLuじゃないヨ)
  • L1/L2正則化とAdaGrad/RMSProp/AdaDelta/Adam/AdaMax
  • オントロジーとデータ整頓
  • 平均予測
  • GPGPUの台所事情


20:30 懇親会
  • 数少ないDeepLearningエンジニアとWEBエンジニアの間で交流をしましょう!
  • DeepLearningエンジニア初心者同士のDeepな情報交換も是非!
  • 世間話などなど

※会場にて簡単なおつまみとアルコールをご提供致します。


21:30 終了 お片づけ

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Feed

tanaka_j_tomohiro

tanaka_j_tomohiro published WEBエンジニアのためのDeepLearning #4.

06/20/2016 18:20

WEBエンジニアのためのDeepLearning #4 を公開しました!

Ended

2016/06/24(Fri)

19:30
21:30

Registration Period
2016/06/20(Mon) 18:19 〜
2016/06/24(Fri) 21:30

Location

hitomedia "the P@rk"

東京都港区元麻布3-1-35 地下2階

Attendees(24)

You13

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bonetaro

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YANOKURO

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SoheiArisaka

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TakutoYoshida

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fascist

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takatm

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ay

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rnatori

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HitoshiKakuta

HitoshiKakuta

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Attendees (24)

Canceled (17)