昨今何かと話題に上がるAI （Artificial Intelligence:人工知能）ですが、その精度が飛躍的に高まったのは、ディープラーニング（Deep Learning:深層学習）のおかげとされています。

テキストに沿って実際に手を動かしながらディープラーニングを理解し、AI時代に備えましょう。

○テキスト：

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
https://amzn.to/2JVOOD9

○今回の範囲：

3章 ニューラルネットワーク 3.6 手書き数字認識

4章 ニューラルネットワークの学習 4.1 データから学習する〜4.4.1 勾配法

p.72〜p.109

※ 3.6のプログラムを実行するには、下記リポジトリのdataset/mninst.pyが必要です。予習する場合はご注意ください。 https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

○進め方：

1. 自己紹介

参加動機、学習経験など簡単に共有しましょう。

2. テキストなぞり

各自、テキストに載っているプログラムを書いて動かしながら、読み進めます。

3. 感想、質問タイム

やってみての感想や質問を出し合い、理解を深めます。

○セットアップのお願い：

今回から参加される方は、下記Anacondaの「Python 3.x version」（6月12日現在：3.7）を事前にインストールしてください。

Anaconda Download https://www.anaconda.com/distribution/

インストール後、コマンドプロンプトで次のコマンドを入力し、バージョンが表示されればOKです。
python --version

○プログラミングのレベル：

何らかの経験があるに越したことはありませんが、なくても1章で必要最低限のことは解説していますので、ここを手を動かして理解すれば、進められると思います。 オーガナイザーも適宜フォローします。

○数学のレベル：

行列、指数関数、微分などが後々登場しますが、全体的には高校数学程度でしょうか。参加者同士でフォローし合いましょう。

○参加費：

なし。ワンドリンクオーダーお願いします。

○持ち物：

・テキスト ・ノートPC

○場所：

Blue Baobab Africa

○アクセス：

http://tomosu-lab.com/access-2

入り口が分からないという方が多いので、↑ご覧ください。