6/28:一部参加枠を増枠しました。

6/29:定員超過のため、会場を大きくして増枠しました。

[ITエンジニア向けのDeepLarning初学者向けの勉強会です]

発表者は情報のソースが乏しい時期から、C/C++/OpenCLをベースにしてDeepLearning系のライブラリ一式を組み上げた経験があることから、深層学習やパターン認識系の本の罠と、本には載っていない貴重な情報や、数式を全く使わない考え方を初学者向けに提供しています。
そのため、何故本を書かないのか？等、毎回参加者から言われるほど絶賛の声を頂いております。

なお、本人はそろそろ自身の会社サービス開発をするために、7月末から海外へ行ってしまいます。
なので、残すところ数回のみの実施となりますので、お見逃しなく！
※日本にいるうちにエンジニアとのネットワークを広げたいという意図で実施しています。

※5/30,6/6,6/17,6/24ら続き、今回で5回目になります。
当日キャンセルは基本お断り申し上げます。
ドタキャンされますと、折角応募して頂いてるキャンセル待ちの方にご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。ご理解、ご協力の程をどうか宜しくお願い致します！

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。
※トーク時間は1～3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)

• 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（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。

※イベントの内容は当日変わる可能性があります。

• オーガナイザ紹介
• 本日の流れ
• 会場提供会社ご紹介

• 2016年 シリコンバレーAIベンチャー企業とマーケット
• DeepLearningの応用先についてのまとめ
• 画像認識への応用と使われるポイント
• マーカレスARから学ぶ古典認識機とDeepLearning
• 音声認識への応用と使われるポイント
• スタンフォード大学の最先端の試み
• マルチモーダル認識とその成果
• 機械学習の世界コンペティションの内容
• データ収集について

• LTトークとディスカッション

#5の内容（今回の内容）

• ニューラルネットワーク基礎
• 偏微分連鎖律と数式を無視する型破りなバックプロパゲーションの理解
• 教師あり学習のデモ
• Weightsを視覚化してみる
• 教師なし学習のデモ
• 主成分分析を視覚化してみる
• DeepLearningの深さの利点について
• 失敗から学ぶ。勾配消失問題を味わってみよう！
• チューニングの全体像
• プレトレーニングは時代遅れ
• 失敗から学ぶニューラルネットワーク
• MLPに於ける失敗するパラメータの事例
• StackedAutoEncodersに於ける失敗するパラメータ事例
• DCNNに於ける失敗するパラメータ事例

#4の内容

• 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。