オイラは行ってないんだけど、10月30日にPyData TokyoっていうPythonでDataを扱う人達のコミュニティの主催でDeep Learningの勉強会があったらしい。定員25名で抽選だったみたい。→PyData Tokyo Meetup #1
概要を見ると、結構実践寄りな勉強会だったっぽい。Pylearn2とCaffeは聞いたことあるけど、オイラはどちらも開発環境の構築で挫折してしまった。。。
PyData Tokyo Meetup #1
PyData Tokyo について：白ヤギコーポレーション 柴田 暁
概要：PyConJP 2014での出会いから本コミュニティーは生まれました。エンジニアからも研究者からも愛されるPython言語を通じて、データ分析手法についての「濃い」議論と参加者同士のつながりが生まれるコミュニティーを作っていきたいという皆さんの思いを、今後の活動にどう反映していくのか考えていきたいと思っています。「Pylearn2解説」：東京大学 中山 浩太郎先生
概要：最近様々な分野でディープラーニングのアルゴリズムが利用され、その有効性が証明されています。本講義では、ディープラーニングの実装として最も代表的なツールの一つ「Pylearn2」の概要とその利用方法を紹介します。Pylearn2はPythonで実装されたオープンソースのディープラーニングツールであり、MaxoutやSdAなど各種のアルゴリズムや各種ユーティリティが充実しているのが特徴です。「Caffeとmaf を用いたディープラーニング開発・実験方法」：株式会社 Preferred Networks 大野 健太さん
概要：ディープラーニングは様々なタスクで圧倒的な精度向上を上げる反面、設計の自由度や膨大なパラメータの為にチューニングに困難を伴うことが多い。ディープラーニングの活用には効率的な仮説構築・開発・実験・検証のサイクルが鍵となる。mafはPythonベースのビルドツールであるwafのラッパーで、様々なパラメータでの一括実験・クロスバリデーションなど機械学習で頻繁に行う作業を簡略化する為のツールである。本講演では、現在最も精力的に開発されているディープラーニングライブラリの一つであるCaffeを用いて、ディープラーニングの実験・開発を行う方法論を紹介する。
中山先生のPylearn2についてのセッション以外は資料がWebで公開されている。この勉強会のToggeterのまとめもある。
PyData Tokyo Meetup #1 – Deep Learning
大野さんのセッションはUstのアーカイブも見れる。
Broadcast live streaming video on Ustream
関連記事
Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する
ROSでガンダムを動かす
CGALDotNet：計算幾何学ライブラリ CGALのC#ラ...
Google Colaboratoryで遊ぶ準備
OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール
UnityでPoint Cloudを表示する方法
UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化...
Math.NET Numerics：Unityで使える数値計...
Python for Unity：UnityEditorでP...
ZBrushで作った3Dモデルを立体視で確認できるVRアプリ...
ブログをGoogle App EngineからAmazon ...
UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す
オープンソースの物理ベースGIレンダラ『appleseed』
Structure from Motion (多視点画像から...
OpenCVでPhotoshopのプラグイン開発
C++の抽象クラス
WebGL開発に関する情報が充実してきている
Blender 2.8がついに正式リリース！
ManuelBastioniLAB：人体モデリングできるBl...
GAN (Generative Adversarial Ne...
OpenGV：画像からカメラの3次元位置・姿勢を推定するライ...
python-twitterで自分のお気に入りを取得する
Unity ARKitプラグインサンプルのドキュメントを読む
YOLO (You Only Look Once)：ディープ...
AndroidもopenGLも初心者さ (でもJavaは知っ...
libigl：軽量なジオメトリ処理ライブラリ
SVM (Support Vector Machine)
PGGAN：段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN
WinSCP
Python拡張モジュールのWindows用インストーラー配...
OpenCV3.3.0でsfmモジュールのビルドに成功！
タマムシっぽい質感
Iridescence：プロトタイピング向け軽量3D可視化ラ...
LLM Visualization：大規模言語モデルの可視化
このブログのデザインに飽きてきた
オープンソースの顔認識フレームワーク『OpenBR』
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュ...
ニューラルネットワークと深層学習
OpenCVで動画の手ぶれ補正
html5のcanvasの可能性
OpenGVの用語
NeuralNetwork.NET：.NETで使えるTens...
コメント