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DeepLearning（深層学習）についてざっくり解説！～後編～
2018年7月1日 @ 22:00 ～ 22:50
- 概要
- 前回（2018-05-27）に 行ったLT「DeepLearning（深層学習）についてざっくり解説！」の後編です。
- 以下内容にうち前回お話できなかった、DeepLearningが流行り始めた要素などについて解説します。
- お話できなかったのは、話す内容がどんどん膨れてしまったためですorz
- 内容は作成中です。
- ここに記載されている内容から変更される場合があります。
- 概要（前回）
- 最近流行り始めたDeepLearningって何？
- ニューラルネットワークからDeepLearningまで！ざっくり解説します！]
- 30分程度の解説予定です。
- 好評であればDeepLearning関係のLTを続けていきたいと思います。
- 解説予定項目 ※内容や順番は予告なく変更される場合があります。
- 前編で話した内容のおさらい
DeepLearningとニューラルネットワークの関係ニューラルネットワークとは何か？パーセプトロンとは何か- ニューラルネットワークで使われる各種パーツ・技術を紹介
- 活性化関数
- 畳み込みネットワーク（CNN）
- リカレントニューラルネットワーク（RNN）
- DeepLearningが流行り始めた３つの要素について解説
- テクノロジー！（深い層まで実装可能に！特徴量の学習可能に！人間の認識力を超えた！？開発用フレームワークが増えた）
- ビッグデータ！（訓練データが豊富に！）
- 計算パワー！（GPU凄いです！開発用サービスが増えた！）
- どのような分野で活用できるか
- 画像認識（クラス分類・物体検出・領域分割）
- 自然言語処理（音声認識、翻訳）
- 画像・文章・音声などの生成
- など
- どのような成功モデルがあるか
- AlexNet（DeepLearningが流行り始めたきっかけのモデル）
- VGG
- GoogleNet
- ResNet
- 対象者
- AI、機械学習、DeepLearningに興味がある方！
- あくまで「こういうものだよ」という解説ななので、特別な知識の有無や、社会人、学生、エンジニアなど問いません！
- 注意
- 準備
- 特になし
- ※当日は画面共有でスライドをお見せしながら説明する形になります。
- 前回のプレゼン
