PRML 輪講資料
参加条件： Deep Learning基礎講座修了か、もしくは同等レベルの知識を持つこと 基本的に毎週輪読会に参加できること 発表が割り当てられた場合，発表できること 参加方法： 下記のフォームをご記入下さい。（参加には基本紹介が必要となります。） https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfosRjTx_kFljDyVLjTKn_XLwCLWPOT6fOYUSwvINdUbuvfJw/viewform 輪読会の進め方： 2020年8月現在，会議は原則オンラインで行っています（コロナの影響）．オフラインイベントの復活時期は未定です． 大枠：45分,小枠20分×2の合計3件です。 時間は質疑込みの時間です。 基本は最初は小枠の発表に割り当てます。その中の一部メンバーに大枠の担当を依頼させていただきます。（大枠で話したいという方、何か話したいテーマがあ
AAI-2017 | Deep Learning JP
2017年度のハイライト 受け入れ受講者数の増加 秋には応用講座を開設予定 TensorFlowを中心とした新演習コンテンツ Attentionモデルなどの新しい内容の追加，NLPトピックの拡充（予定） 目次 （内容は調整中で、変更される可能性があります） Introduction 内容：Deep Learningとは/人工知能技術の歴史、社会への影響/講義全体像と注意事項/ 全員挨拶 日付：2017/4/11 Machine Learning 1 内容：Pythonと線形代数，行列・テンソル，数式と実装のブリッジ 日付：2017/4/18 Machine Learning 2 内容：k-NN, Logistic Regression, Softmax, train/dev/testデータセット,学習プロセス 日付：2017/4/25 Perceptron + Feed Forward N
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