DeepLearning系のライブラリは仕様変更が早く，なかなか追いかけるのが大変です。
本企画ではDeepLearningの代表的フレームワークであるTensorFlowとPyTorchを俯瞰しながら実装していきます。1つ1つを細かく見ていくよりかはポイントを絞った上で見ることを意識していくことで，仕様変更に振り回されないだけの基礎が身につくと思います。


↓進行にあたっては下記などをベースに話を膨らませてお話しできればと思います。
公式チュートリアル：
https://www.tensorflow.org/tutorials/
https://pytorch.org/tutorials/index.html

解説記事：
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl3
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_dl5

8/4（日）前編【基本文法からMNISTまで】
DeepLearningの概要について
・単純なニューラルネットワークの構造
・パラメータの最適化の方法
・モデルの評価方法
・畳み込みニューラルネットワークの構造

TensorFlow&PyTorchでMNISTを実行
・.TensorFlowとPyTorchの性質について
・とりあえずチュートリアルを動かす
・データの扱い方，文法
・データの読み込みと正規化
・モデル，学習方法の構築
・モデルの訓練，評価

8/18（日）後編【さまざまなモデルを動かす】
チュートリアル等を参考にして，以下のモデルを動かしていきます
・MobileNet
・DCGAN
・VAE
・Pix2Pix
などなど...

8/18(日)
ハンズオン：10:00〜12:30

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

下記の記事を既知として進行します（前編冒頭で軽く説明する程度）。事前に軽く目を通してきていただけたらと思います。

・Pythonの基礎文法
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/entrance_python1

・DeepLearningの基本
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn1
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn2
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn3
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6

・PC（当日はGoogle Colaboratoryで実装します。環境構築については以下を参考にすると良いです。
https://ryosuke-okubo.hatenablog.com/entry/2019/05/18/210000
追加1,500円でインストールのフォローも可能なので、わからない方はPCをそのまま持ち込んで
いただく形でも大丈夫です（開始30~15分前までにお越しいただければすぐ対応できると思います）。）

・4,000円（2.5h）
※ 領収書を発行する際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いします。

8名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。