機械学習 名古屋 分科会

機械学習名古屋 勉強会の分科会です。
この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。

• 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人
• 機械学習（Deep Learning）の 理論を知りたい 人

ぜひ、ご参加ください。

（最新動向・実践等は、通常会（次回：第12回（2017/09 上旬予定））で扱います）

動画配信について

【2017/07/27】勉強会の様子を撮影した動画を公開しました！

• 機械学習名古屋 分科会 #4 ライブコーディング
• 機械学習名古屋 分科会#4 本編
• 機械学習名古屋 分科会#4 LT1

『ゼロから作る Deep Learning』読書会＋ハンズオン

分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。
今回は『4章 ニューラルネットワークの学習』からです。

進め方

• 参加者でさらっと読み合わせる（担当者は決めずその場で回し読み）
• Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする（ハンズオン）
• みんなで疑問点を質問、解消していく
• 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる

ハンズオンについて

以下の環境を前提とします：

• Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境：
  • Python 3.x 以上
    • NumPy
    • Matplotlib（グラフを表示するのに必要）
  • Ruby 2.1 以上
    • Numo::NArray
    • Numo::Gnuplot（グラフを表示するのに必要）
  • Julia 0.5 以上
    • PyPlot または Gadfly 等（グラフを表示するのに必要）
  • その他、あなたがお使いの言語環境（行列計算（ベクトル計算・テンソル計算含む）の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの）
• Jupyter notebook（リアルタイムに打ち込みながら動作確認します）

以上の環境（Python+Ruby+Julia+Jupyter）をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています！ぜひご利用ください！
（使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画（録画）を参考にしてください）
（第3回までの参加者向け：勉強会用 Dockerイメージ（Julia/Ruby のバージョンアップ）、および勉強会用リポジトリ（3章の内容の反映、および MNIST データセット利用スクリプト追加）を更新しました！ イメージおよびリポジトリを更新（docker pull ～ / git pull）しておいてください）

内容

※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。

会場

ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました！

• ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室
• 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F（地図）
• JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅　徒歩5分（地下鉄1番出口から）

注意事項

• できる限り18:20～18:40の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。
• 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。
• 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。
• 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。
• 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。
  • 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索
• PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。
• 無線LANの提供はあります。
• 大画面モニタはあります。

今後の予定

• #5 2017/08/04(金)（予定）