登録申し込みについて
- Deep Learning基礎講座に参加するためには、登録申し込みが必要です。
- 演習システムの制限から、学生（学部生優先）・社会人の計１００人を最大受講人数とします（自主講義であり、大学から学生に単位は出ません）
- 参加条件
- Githubのアカウントを持っていること
- 教科書を入手して望むこと（「深層学習」機械学習プロフェッショナルシリーズ）
- ノートパソコンを持参できる
- Python、iPythonで数値解析ができる
- Numpy、Scipyの利用経験がある
- 以下のURLから申し込みをしてください。
2017年度Deep Learning基礎講座
受講申込みフォーム
※受付は終了しました
Q&A
Q: Pythonなどのプログラミング経験がなくても参加できますか？
A: 授業についてこられない可能性が高いので、参加不可能とさせてください。
Q: メールや電話で連絡してたのですが、返事がありません。
A: 非常に限られた人数で運営しているプロジェクトですので、対応できないことが多々あります。ご容赦ください。
Q: 講座を受けるにあたってコンピュータをセットアップする必要はありますか？
A: githubのアカウントを作成し、それをDL講座事務局までお知らせ下さい。
githubアカウントを使って、DL講座のシステムへログインします。
それ以外について、 受講者の方は環境をセットアップする必要はありませんが、
ipython notebookを使える環境があれば、 自分のパソコンで演習を行う事もできます。
（この場合、環境が完全には同じではないため、場合によっては動作しない事もありえます。）
Q: 講座を受けるための基礎的スキルについて、教えて下さい。
A: python, ipython, numpyについて、DL講座を受講するのに役に立つ資料をあげておきます。
- python
- ipython notebook
- numpy
Q: 講義や演習の資料は公開しますか？
A: 申し訳ありませんが、一般公開は行っておりません。
Q: 修了認定の条件は何ですか？
A: 宿題（毎週）と出席点（4回欠席でアカウント停止）で評価されます。
Q:学会等で休む場合は公欠扱いになりますか？
A:公欠に関する取り決めは以下のとおりです。
* 学会参加に関しては申請し認められた場合に特別に公欠扱いとする（申請した学会すべてに対して承認されるわけではありません）
<申請方法>
「氏名」「欠席日」「学会名＆学会HPのURL」を記載の上、出席を証明するもの（参加証のコピー等）をPDF添付して事務局（ailabtokyo@gmail.com）までメールをお送りください
* 公欠の場合でも講義資料を確認の上、iLectを通じて宿題提出は行うこと。
– 宿題は通常と変わらず、採点対象とする