2016年9月にオライリーさんから「ゼロから作るDeepLearning」が出版されました。Tensorflowのようなライブラリを使うのではなく、一から作ってDeepLearningの仕組みを知ろうという本です。 今回は6.3章「Batch Normalization」から読んでいきます。

• エクストリームリーディングに近い形での開催を考えています。（初参加の方向けに補足資料を用意しています。）

• Slack, Appear.inを使って、論理参加できるようにします。（もくもく会なので、手厚いサポートはできないです...）

人工知能、機械学習、IoT、etc。そんなバズワードに真っ向から挑もうというエンジニアから、なんか気になるなぁという学生や社会人のみなさままで、業後にふらっと遊びに来てほしいなと思います。

＜読む本＞

「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://www.amazon.co.jp/dp/4873117585/

http://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

＜参考資料＞

https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

※ゼロから作るDeep Learningの公式サポートページです。

＜リモート参加について＞

サポートが難しいため、リモート参加としての枠は設定しません。 Slack, Appear.inは引き続き運用しますので、質問などあれば、Slack経由で受付できます。

ディスカッション用Slackを用意しています。：https://deeplearning-yokohama.slack.com/

Inviteメールはこちらで発行してください。：https://slack-deeplearning-yokohama.herokuapp.com/

Appear.inで、論理参加をできるようにします。 : https://appear.in/deeplearning-yokohama

＜開催内容＞

• 日時：2017/3/7 20:00〜22:00
• 場所：タネマキ （神奈川県横浜市西区岡野1-3-10 サニーコート横浜 1F https://tane-maki.net/access/）
• 参加費：500円（会場利用料）
• 物理参加定員：8名

＜対象＞

• 機械学習に興味があるITエンジニア、学生、社会人 （プログラミングと数学に抵抗感がなければOK！）

※ 数学知識怪しくても大丈夫です。

※プログラムはゴリゴリ書く感じではないです。vol.0の話に追いつけそうなら大丈夫だと思います。

※第1章はPython入門です。各自でキャッチアップしてください。

＜主催＞

• @dproject21