ディープラーニング／機械学習　オンライン勉強会 「みんなでやろうDLの会」

さて、JTPAでは今までもディープラーニング(DL)／機械学習(ML)について多くのギークサロンやワークショップを開催してきましたが、今回は初心者を対象に隔週で全6回のDL/MLの勉強会を開催します。機械学習についてより高まっていく需要を背景に、DLの各基本概念や動作原理をコーディングを通して皆で学んでいく会です。

■「みんなでやろうDLの会」
Colabというオンラインでpythonのコードを実行できるツールを使って、オンラインのプロジェクトや教材を皆で実行しながら学んでいきます。隔週で開催し、全6回程度でDNNの基本知識や動作原理を体得することを目指します。

詳細は下記のgithubページにて随時アップデートされます。必ず事前のご確認をお願い致します。
https://github.com/JTPA/learn_DL_together

勉強会は前半45分と後半30分に分け、前半はDLのフレームワークであるKerasを使ってオンラインの既存の教材やプロジェクトをstep by stepで演習します。当日は下記JTPAのスタッフがコードの意味や基本部分を解説する予定です。

後半は通常のギークサロンライクに特別ゲストをお呼びして、より深い技術分野や旬の話題をご紹介頂きます。勉強会は Hangout Meets + nocnocを用いてオンラインでの配信／参加となり、参加は無料／自由入退出OKです。また希望者向けに、勉強会の次の週には自由にコードを復習したりスタッフに質問できる時間を用意します。

第1回： 「ML/DLの基本原理の理解」
特別ゲスト：nVidia 矢戸 知得 氏

第2回:：「CNN / Dropout / 他各種テクニック」
特別ゲスト：スタンフォード大学　山下 力也 先生

第3回：「RNN / 時系列データ処理」
特別ゲスト：Megagon Labs 数原 良彦 氏

第1回ではMLの基本原理を理解しつつ Colabノート上で文字認識のDLモデルを実装、第2回では各種のDL技術を追加して精度の良い推定を目指します。また後半の特別ゲストには nVidia の 矢戸 知得氏、スタンフォード大の山下 力也 先生、そしてMegagon Labsの数原 良彦 氏など大変豪華な方々をお迎えしていろいろなトピックをご提供頂きます。

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当日のスムーズな進行のために参加者様には事前に下記の確認をお願い致します。

1. ツールやMLに対しての事前知識の確認アンケート　への記入をお願い致します
   https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScGNvFBIDsGEl18RcQgBPHf-VjrQNzZd_bVUMo7nB1dZT2TPA/viewform

2. Python の基本構文を理解しておく

3. Google Colab ノートでセルの実行の仕方を理解しておく

詳しくは下記の github ページをご確認下さいませ
https://github.com/JTPA/learn_DL_together

また一般的な機械学習の用語は理解できているとスムーズで良いかもしれません。もし機械学習についての基礎知識に不安を覚える方は、事前に下記の漫画形式で学べる [ 機械学習を学習する by Google Cloud ] をご覧頂くことをお勧めします。

[ 機械学習を学習する by Google Cloud ]
・ https://cloud.google.com/products/ai/ml-comic-1/?hl=ja
・ https://cloud.google.com/products/ai/ml-comic-2/?hl=ja

皆様のご参加をお待ちしております。

JTPA対応スタッフ：
山中 仁 / Google, Research Engineer / twitter:@Jiny2001
西田 祐木 / Waymo, Software Engineer / twitter:@glory791days

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JTPAの過去のDL関連会：
・JTPA Deep Learning 体験学習会 (https://jtpa.org/event/small_group_activity/1685)

・Tech Talks Vol.3 “Inside of Deep Learning あるいは深層学習は何を変えるか” (https://jtpa.org/event/small_group_activity/1640)

・Tech Talks ディープラーニング分野で活躍する先駆者­4氏が語る (https://jtpa.org/event/seminor/1253)