☆★☆★☆★　（有）来栖川電算様にスポンサーになって頂きました　☆★☆★☆★
☆★☆★☆★　参加費無料です。懇親会も予算に収まれば無料です^^　☆★☆★☆★

前回に続き、TensorFlowを使ったディープラーニングの勉強会を行います。

今回のテーマは、「word2vec と RNN」です。

前回の勉強会では、Deep MNIST for Experts( https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/mnist/pros/index.html )の畳み込みニューラルネットワークのハンズオンを行いました。講師は前回に引き続き、antimon2さんに行って頂きます。

ディープラーニングの勉強したい方は、ぜひ、ご参加ください。

前回、参加されなかった方も、お気軽にご参加ください。 前回の資料等は下記より確認できますので、TensorFlowでの実装を行っておいて頂ければと思います。

第4回資料　ディープラーニングその２
http://antimon2.github.io/MLNGY_201605/slides/Chapter6_ConvolutionalNeuralNetwork.slides.html
http://nbviewer.jupyter.org/github/antimon2/MLNGY_201605/blob/master/TF-MNIST-CNN.ipynb

第3回資料　ディープラーニングその１
http://antimon2.github.io/MLNGY_201604/slides/Chapter2_FeedforwardNeuralNetwork.slides.html
http://antimon2.github.io/MLNGY_201604/slides/Chapter3_StochasticGradientDescent.slides.html
http://nbviewer.jupyter.org/github/antimon2/MLNGY_201604/blob/master/TF-MNIST-3LP.ipynb

会場や会費について

会場は前回に引き続き、昭和生涯学習センター（視聴覚室）で70名参加できます。 会費は無料です。

懇親会について

懇親会は会場近くのインドカレー料理屋さんにて行います。予算に収まれば無料です。 美味しい本場のカレーが食べれますよ。楽しく歓談しましょう。

1. 「深層学習」読書会

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
第7章「再帰型ニューラルネット」

2. TensorFlow ミニ・ハンズオン

公式チュートリアルの Vector Representations of Words をベースに、TensorFlow で簡単な word2vec モデルを構築する。

• TensorFlow は、直接インストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。
  • Download and Setup
  • Docker
  • Docker Toolbox (for Mac or Windows)
  • Docker for Mac and Windows β（Docker 公式ブログ記事 を参考に）
  • pyenv-virtualenv + TensorFlow 環境設定覚書（公式以外の方法の紹介 by antimon2）
• 前回・前々回参加されていない方は、できれば TensorFlow 公式チュートリアル初級編である MNIST For ML Beginners、および/または 前々回のミニ・ハンズオン（先述の第3回資料参照）を一通り動かしてみてください。

※ハンズオン用資料公開しました！→ TensorFlow による Word2Vec 実習
　（正常に表示されない場合→ nbviewer による変換）

3. 発表（時間が余れば）

何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。
RNN/CNN/ディープラーニングに限らず、テーマはどんな内容でも結構です。

・Hiro Miwa
mnistをCNNで学習したモデルで、WEBアプリで書いた数字を予測する