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3月

7

Deep Learning 自習会 #2

募集内容

Attendee Type 1

無料

先着順
3/6

申込者
masayas
えすじ
tomo
申込者一覧を見る
開催日時
2016/03/07(月) 19:00 ~ 22:00
募集期間

2016/02/17(水) 17:16 〜
2016/03/07(月) 22:00まで

会場

(場所未定)

イベントの説明

注意

  • masayaと知り合いでないと参加できませんので知り合いでない方は参加ボタンを押しても強制キャンセルされます。

目的

  • Deep Learning のコースがGoogle より用意されているのでこれを教材にTensorFlowでのDeep Learning のやり方を学ぶことが目的です。

今回やること

  • Cross EntryからAssignment1 not MNISTまで

やること

  • Googleが用意したDeep Learningのコース で毎週自習会を行い、このコースを修了させたいと思っています。コースシラバスによると毎週6時間使って3ヶ月程度とのこと。
  • なお、このコースは英語のみ(Youtubeなので日本語自動翻訳はあるようですがどの程度正確かは責任持てません)
  • 英語のTranscript(筆写)はダウンロードできるので講師が何を言っているのかは読めばわかるはず。

やり方

  1. 毎回(毎週)やることを決めて皆で集まって同じものを自習する
  2. できたところまで(多分平均的なところまで)を誰かがまとめる
  3. 次の回までに決めたところまで自習して、次回の最初にまとめをし、わからないところ議論する
  4. それが終わったら、1に戻る(決めたところを自習)

対象者

  • 英語のリスニングなんとかなる人もしくはTranscript読めばなんとかなる人
  • 以下の要件をなんとなく満たしている人(コース概要より抜粋)
Prerequisites and Requirements

This is an intermediate to advanced level course. Prior to taking this course, and in addition to the prerequisites and requirements outlined for the Machine Learning Engineer Nanodegree program, you should possess the following experience and skills:

* Minimum 2 years of programming experience (preferably in Python)
* Git and GitHub experience (assignment code is in a GitHub repo)
* Basic machine learning knowledge (especially supervised learning)
* Basic statistics knowledge (mean, variance, standard deviation, etc.)
* Linear algebra (vectors, matrices, etc.)
* Calculus (differentiation, integration, partial derivatives, etc.)

資料 資料をもっと見る/編集する

資料が投稿されると、最新の3件が表示されます。

フィード

masayas

masayas さんが Deep Learning 自習会 #2 を公開しました。

2016/02/17 17:17

Deep Learning 自習会 #2 has been published!

グループ

Deep Learning 自習会

イベント数 13回

メンバー数 21人

終了

2016/03/07(月)

19:00
22:00

募集期間
2016/02/17(水) 17:16 〜
2016/03/07(月) 22:00

会場

(場所未定)

参加者(3人)

masayas

masayas

Deep Learning 自習会 #2 に参加を申し込みました!

えすじ

えすじ

Deep Learning 自習会 #2 に参加を申し込みました!

tomo

tomo

hello, world

参加者一覧(3人)

キャンセルした人(3人)