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start a learning of Deep Learning with Python

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This is a lightening talk at Deep Learning Reading Club at Nagoya Municipal Industrial Research Institute, 20 April 2017. I make a web references at http://researchmap.jp/joxn1ul6v-2078500/#_2078500. Other contents will be richer as the reading club progresses.

Published in: Software
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start a learning of Deep Learning with Python

  1. 1. Deep Learning with Python. 第二回読書会 LT 20170420@nmiri Dr. Kiyoshi Ogawa
  2. 2. Python — インタプリタ — BASIC — Perl — Ruby — 一行づつ解釈して結果を出す — リダイレクトで一括実行 — Python < program.py — WindowsでもExeファイルを生成しない(python自体がexe)
  3. 3. Deep Learning — 深層学習 — 人手や従来の手法では発見できなかったことが見つ かる — 今回はPythonで実現 — Numpyなどの最低限のライブラリを使用
  4. 4. SWEST18: 2016では —技術者が知っておきたいDeep Learningの基礎と組込みでの利用 — 上島 仁 株式会社システム計画研究所 — https://swest.toppers.jp/SWEST18/public/material/s5a _public.pdf
  5. 5. 今,mastodonが熱い(aidon.club)
  6. 6. 機械学習 名古屋 分科会@ ヤフー株式会社 名古屋オ フィス 会議室『ゼロから 作る Deep Learning』読書 会+ハンズオン — 動画:欠席された方の予習・復習にバッチリ。 — https://www.facebook.com/mlnagoya/videos/vb. 1734757813481761/1740496489574560/?type=2&the ater
  7. 7. ブロードキャスト http://sucrose.hatenablog.com/entry/2014/12/15/000352
  8. 8. 参考文献一覧作成中 — すでにURLで変更になっているものがある。 — 資料で電子的に入手可能なものは押せばDL。 — https://researchmap.jp/joxn1ul6v- 2078500/#_2078500 — 参考文献の参考文献一覧も作成中
  9. 9. 経済産業省関連案件 — AI — 今回学習内容を応用 — IoT — TOPPERS/ssp, Raspberry PIなどの成果を利用 — 『カーネルソースの歩き方 RaspberryPi演習』 — 講師:高橋 和浩 (アライブビジョンソフトウェア) — http://swest.toppers.jp/SWEST17/data/s5d_proceeding.pdf — サイバーセキュリティ — Raspberry PI のセキュリティ対策 ver0.4 — 斉藤直希,小川清(名古屋市工業研究所) — https://www.slideshare.net/kaizenjapan/a-start-point-on-a- security-study-of-a-raspberry-pi-version-04
  10. 10. FPGA(論理回路) — Pythonによるカスタム可能な高位設計技術 — 北海道大学 高前田伸也 — https://www.slideshare.net/shtaxxx/2016-10-14-dsf — NN系学習済みモデルをFPGAに実装してみた — 今岡 通博 — https://www.slideshare.net/ImaokaMicihihiro/nnfpga
  11. 11. 確率論及統計論輪講 — 「統計科学のための電子図書システム」に上がってい る伏見康治「確率論及統計論」の輪講です。 — 毎月第二金曜日(午前9時から午前10時) — https://researchmap.jp/kaizen/確率論及統計論輪講/ — ネットにTeXで式を入力
  12. 12. Cyboze Live利用中 — 勉強会の資料はCyboze Liveに記録 — 公開可能なものはhttp://researchmap.jp http://slideshare.net に掲載 —健闘を祈る

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