MIRU2020若手プログラム招待講演のスライドを一般公開用にアレンジしたものです。日本語で書かれています。下記の点にご注意ください ・セリフが伴ってないので内容は限定的です ・著作権等に配慮しているので中身は結構無味乾燥です。 This is an arranged version of my invited talk at MIRU 2020 young researchers' forum. This is written in Japanese.Read less
![プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c90c1d1630653470791849e62f04455139a26fb1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F202008miruwakatepublic-200801234128-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く