概要

株価予測や需要予測などの時系列データや言語処理を扱うディープラーニングのRNNとLSTMをフレームワークを用いて実装できるようになります。
TensorFlow(Keras),PyTorch,Numpyを用いたソースコード実装と解説がメインとなる初級～上級者向けの講座です。
効率的にディープラーニングの実装が出来るようになりましょう。

対象者

• 順伝播型NNを理解している方（軽く復習の説明は致します。）
• TensorFlow(Keras),PyTorch,Numpyの実行環境を準備して参加できる方。

※当日、環境構築や基本的なPC操作、ハンズオンのヘルプは出来ませんので予めご了承ください。
※Jupyter Notebookを使用した講義となります。ColaboratoryかAnaconda等で利用環境を整えてご参加ください。（ソースコードは参加者に限りダウンロード可能なので講義後も演習いただけます）

アジェンダ

1９：00〜	ニューラルネットワーク
	順伝播型ニューラルネットワーク
	RNNの概要
	RNNの計算
	RNNの問題点
	LSTM
	LSTMの概要
	LSTMの計算
	自然言語処理に対するRNN/LSTMの応用
	為替の予想プログラム実装例 自然言語処理での応用例
20：00〜	質疑応答（講義中chatにて受け付けます）
	閉会

講義形式

・オンライン講義（ZOOM又はVimeo）
※配信方法の詳細はご参加いただいた方に直接ご連絡いたします。

・九段下（VIP会員限定。先着5名。）

定員

先着100名　【要予約】
※事前申し込み必須。

申込締切

2020年11月8日（日）18:00迄

参加費

学生無料：無料
一般：3,000円

主催

Study-AI（体験を体系に。人工知能入門勉強会）

講義風景　－主催Study-AIによる講義です。基本的にアットフォームです。

2017年5月講座風景　講師：大政（AIエンジニア）
会場：株式会社セラク（先端農業IOTを扱う）

受講者の声　（※過去Study-AI講座より）

Y.Kさん（30代　エンジニア）

今までこのようなAIを体系的に基礎から学べる講座がなかったので非常に助かっています。復習課題が充実しているのもありがたいです。

Y.Nさん（20代　エンジニア）

まだ受講中なのですが、Study-AIの講座を受けていることをPRして転職活動がうまく行きました。未経験ですが機械学習のエンジニアとして内定しています。これからは業務で活用するのでさらに一生懸命取り組みたいと思います。

T.Nさん（20代　デザイナー）

同じ処理を異なるフレームワークで書かれていた為理解がしやすかったです！

N.Sさん（40代　エンジニア）

TensorFlowの仕組みが目から鱗でした。別の分野のエンジニアで昔プログラミングも扱っていましたが、この講義は感動の連続です。

K.Sさん（50代　研究者）

私のクラスは予習資料が事前に配布され、講義では活発に質問が飛び交うなど受講者が取り組む姿勢が非常にレベルの高いクラスと感じました。若い方に負けないよう頑張っています。

O.Sさん（コンサルタント）

アットホームで実践的な内容でした。かなり高度な内容でしたが、少人数で、自分に合わせてくれたのが助かりました。

 ※前提となる数学の知識や予習復習状況により個人差があります。また、本回では数学だけでなくディープラーニングやプログラミング実装も扱います。

お申込みはこちら！【要予約】

一般　3,000円

学生/招待コードあり　無料