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いよいよDL勉強会も6 daysの最終回！

Day5ではこれまで見てきたDLのモデルより広い枠組みとして、強化学習（Deep Q Network、AlphaGo）やAutoMLを使ったモデルの自動構築を見ていきました。

Day6 前半ではもう一つ代表的な枠組みのGAN(敵対的生成ネットワーク)や、近年では幅広く利用されている姿勢推定モデル(Pose Machine)と異常値検知などのメカニズムを解説する予定です。

後半では、実際にDLを使ったプロジェクトを進めるときのワークフローを見ていきながらスタッフ・ゲストによるディスカッションを行います。エッジデバイスへの搭載が進む近年ではモデルの大きさや速度も重要なファクターであり、これらを改善するテクニックである蒸留や量子化なども取り上げながら今までのまとめを行いたいと思っています。

（今回は最終回ということで後半がゲスト講演ではなくディスカッションになります。またコードが絡む部分が少ないためフォローアップ用のもくもく会は予定しておりません。予めご了承ください。）

■ Tools/Note

当日用のチャットはこちらです。 Day4 - Day6 まで共通で利用します。トピックの要望や普段の質問は大歓迎です。
https://nocnoc.ooo/app#/events/A1B6CDAC-637F-4455-9582-D086AC289268

勉強会のページも随時アップデート中です。
https://github.com/JTPA/learn_DL_together

皆様のご参加をお待ちしております。

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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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