Deep Learningや最新の人工知能技術について学びませんか？
Deep Learning技術の登場により、人工知能技術が飛躍的に向上し、ありとあらゆる産業と社会のあり方に大きな影響を与えています。これからの社会では、どんな産業でどんな業種に携わるとしても、人工知能技術の影響を受けることになるでしょう。Deep Learning JPでは、そのような人工知能技術が重要な役割を果たす社会の到来に備え、以下の活動を行っています。
Deep Learning JPでは、いくつかの講義から構成される教育プログラムを提供します。
Deep Learning基礎講座
「Deep Learning基礎講座」では、MLP・ニューラルネットワークの基礎から始まり、徐々にDeep Learningの核心的技術や最新トピックが学べるように設計された、高度なプログラムを提供します。教科書として「深層学習」（機械学習プロフェッショナルシリーズ）を利用しますので受講者は必ず用意して受講に臨んでください。
- 日時：毎週月曜日１６：５０〜
- 場所：工学部２号館・３号館
目次：
- Introduction
日付：2015/11/ 2
場所：工学部3号館3階33号講義室 - k-NN, Logistic Regression, Softmax, train/dev/test development
日付：2015/11/ 9
場所：工学部3号館3階33号講義室 - Perceptron + Feed Forward Network
日付：2015/11/16
場所：工学部3号館3階33号講義室 - Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent
日付：2015/11/24（23日は祝日のため日程変更）
場所：工学部3号館3階33号講義室 - Autoencoders – RBM
日付：2015/11/30
場所：工学部3号館3階33号講義室
- Convolutional Neural Networks
日付：2015/12/ 7
場所：工学部3号館3階33号講義室
- Recurrent Neural Networks
日付：2015/12/14
場所：工学部3号館4階34号講義室
- Deep Learning and Language Models
日付：2015/12/21
場所：工学部3号館3階33号講義室
- Advanced Topics
日付：2016/ 1/14
場所：工学部3号館2階31号講義室 - 最終発表会（特別講演：PFN 大野氏 「深層学習フレームワークの概論およびChainer」）
日付：2016/ 1/23 ※日程変更になりました
場所：ドワンゴセミナールーム（松竹スクエア）