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：

6章 学習に関するテクニック p.165〜p.203

○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」（10月30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

○サンプルコード： 筆者がコードをGitに公開しています。読み込む余裕がない、自分でタイプしたけど動かない、まずは動かしてみたい、という場合は、こちらから一式ダウンロードして動かしてみてください。 ・画面右「Clone or download」→「Download ZIP」を選択します。 ・「chXX」に第XX章のコードがあります。 https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

○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。 (ドリンクは400円台から。メニューはこちら https://tomosu-lab.com/menu/drink/

○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。