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,Chainer,Numpyを用いたソースコード実装と解説がメインとなる中級～上級者向けの講座です。

講義で使ったソースコードはお持ち帰りいただけます。

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,Chainer,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。Anaconda等でインストールをしてご参加ください。

アジェンダ

13時-14時	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
	まとめ
14時-15時	Numpyによる実装演習/可視化
	TensorflowとKerasによる実装演習/可視化
	Chainerによる実装演習/可視化
15時-15時30	Tensorflowによる為替の予想プログラム実装例
15時30-16時	質疑応答

会場

Study-AI巣鴨研修センター（JR巣鴨駅徒歩4分）

持ち物

• Wi-Fiに接続可能なノートPC
• 名刺1枚 　　※ 受付時にお渡し下さい。

定員

先着10名　【要予約】
※事前申し込み必須。当日ご来場は立ち見、又はご聴講いただけない場合があります。

参加費

• 費用：3万円

 

主催

Study-AI（人工知能入門勉強会）

お問い合わせはお気軽に

HP：http://study-ai.com/

Eメール：studyai2020@gmail.com

数学のどの部分を勉強すると機械学習の理解が深まるかなど、これから人工知能を０から、１から勉強したい方向け、ビジネスに活かしたい方向けの勉強会です。

これまで、個人・法人あわせて700名以上にご参加頂いております。

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。

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studyai2020@gmail.com