【積ん読解消】「ゼロから作るDeep Learning」勉強会#9

昨今何かと話題に上がるAI （Artificial Intelligence:人工知能）ですが、その精度が飛躍的に高まったのは、ディープラーニング（Deep Learning:深層学習）のおかげとされています。

オーガナイザーも勉強してみようと思い、評価の高い、オライリーの「ゼロから作るDeep Learning」を買いましたが、ずっと積ん読状態でした。

どうやら、私と同様に買ったけど読んでいない方が結構いるらしく、また、「勉強したいけど何から手をつけたらいいのかわからない」という方もいたので、それだったら一緒に勉強しませんかいうことで、この会を企画しました。

テキストに沿って実際に手を動かしながらディープラーニングを理解し、AI時代に備えましょう。

○テキスト：
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585/

○今回の範囲：
7章 畳み込みニューラルネットワーク
p.205〜p.239

○進め方：

1. 自己紹介
   参加動機、学習経験など簡単に共有しましょう。

2. テキストなぞり
   各自、テキストに載っているプログラムを書いて動かしながら、読み進めます。

3. 感想、質問
   やってみての感想や質問を出し合い、理解を深めます。

○セットアップのお願い：
今回から参加される方は、下記Anacondaの「Python 3.x version」（10月30日現在：3.7）を事前にインストールしてください。

Anaconda Download
https://www.anaconda.com/distribution/

インストール後、コマンドプロンプトで次のコマンドを入力し、バージョンが表示されればOKです。
python --version

○サンプルコード：
筆者がコードをGitHubに公開しています。読み込む余裕がない、自分でタイプしたけど動かない、まずは動かしてみたい、という場合は、こちらから一式ダウンロードして動かしてみてください。
・画面右「Clone or download」→「Download ZIP」を選択します。
・「chXX」に第XX章のコードがあります。
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

○プログラミングのレベル：
何らかの経験があるに越したことはありませんが、なくても1章で必要最低限のことは解説していますので、ここを手を動かして理解すれば、進められると思います。
オーガナイザーも適宜フォローします。

○数学のレベル：
行列、指数関数、微分などが登場しますが、全体的には高校数学〜大学1,2年次共通科目程度でしょうか。参加者同士でフォローし合いましょう。

○参加費：
なし。ワンドリンクオーダーお願いします。
(ドリンクは400円台から。メニューはこちら https://tomosu-lab.com/menu/drink/

○持ち物：
・テキスト
・ノートPC
（Wi-Fiはお店にあります）

○場所：
Blue Baobab Africa

○アクセス：
http://tomosu-lab.com/access-2
入り口が分かりにくく迷う方が多いので、初めての方はアクセスページをどうぞ！