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From scratch, let’s start
Deep Learning with Python.
(plus Text Processing, privately)
第三回読書会 LT 0.8
20170518 @nmiri
Dr. Kiyoshi Ogawa
@kaizen_nagoya
目次
— 「ゼロから作るDeep Learning」using Python
— Wiki(3章までの用語・人)
— 参考文献一覧作成中
— 私的追加参考文献
— Python苦労話
— 経済産業省関連案件
— Cyboze Live, Researchmap, Slideshare利用中
読書会概要
— 3月から合計8回(最終10月予定)
— 場所:名古屋市工業研究所(地下鉄名港線六番町下車1分)
— 南の敷地の電子技術総合センター5Fコンピュータ研修室
— Macintosh にPython3を入れて稼働
— 4月からは第3木曜日の午後(1時から5時)
— 午前は補習(前回欠席者の復習、当日の報告者の予習)
— 毎回LT(軽談)5分あり(この資料はそのためのもの)
— Cyboze liveで内部連絡
— Researchmap.jp等に関連資料(参考文献等)掲載
— Slideshare等にLT 資料をUP
ゼロから作るDeep Learning
with Python
— サンプル
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
— Wiki項目の追記
— 機械学習
— ニューラルネット
— パーセプトロン
— ディープラーニング
Wiki(3章までの関連語・人)
— 機械学習
— ・ニューラルネットワーク *
— ・・ディープラーニング *
— ・・・オートエンコーダ
— ・・パーセプトロン *
— ・・・バックプロパゲーション
— ・・・ボルツマンマシン
— ・・・確率的勾配降下法
— ・・・形式ニューロン
— ・・ロジスティック回帰
— ・・・準ニュートン法
データマイニング
・ビッグデータ
・R言語
Python *
・NumPy *
・Cython
・pip *
フランク・ローゼンブラット* :パーセプトロン
マービン・ミンスキー :人工知能
シーモア・パパート *:パーセプロトン、LOGO
ジェフリー・ヒントン :ボルツマンマシン
デビッド・ラメルハート *:バックプロパゲーション
ジェフリー・ヒントン : google
* 追記項目
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
— 私的追加参考文献10冊
— これらの参考文献一覧も作成中
参考文献一覧
https://researchmap.jp/joxn1ul6v-2078500
入門Python3
— Python2.xと3.xで仕様に差
— 今回はPython3.xで実現
— Numpyなどの最低限のライブラリ
を使用
— ソフトウェアのマクロのような使
い方
— https://gvanrossum.github.io/
— https://researchmap.jp/joh3fo016
-2078500/#_2078500
Pythonによる
データ分析入門
— https://www.oreilly.co.jp
/books/9784873116556/
— https://researchmap.jp/jo
klj7xml-
2078500/#_2078500
— Pandas
— Matplotlib
— NumPy
私的追加参考文献
Pythonについて4冊と基礎・応用分野6冊
オライリー本の良いところ
— Python本が体系的に揃っている
— ソースコードを公開しているものが多い
— Githubの場合もある。
— 計算機科学の本が揃っている
— 新しい技術を追いかけている
— ソースコード以外の情報公開も多い(参考文献など)
Python本を読む
— Python2で書かれたものと、Python3で書かれたも
のがある
— Printなどで仕様が違い、エラーになる
— Python2で書かれているものをPython3に書き直し
ながら読む(この際)
目的・技術別参考の仕方
— 計算機に馴染みのない方
— コンピュータシステムの理論と実装
— コマンドラインではじめるデータサイエンス
— 大量データを扱う方
— スケーラブルリアルタイムデータ分析入門
— 機械学習に馴染みのない方
— 実践 機械学習システム
— 画像処理をする方
— 実践コンピュータビジョン
— 自然言語処理をする方
— 入門 自然言語処理
— Pythonを仕事で使う予定のある方
— 退屈なことはPythonにやらせよう , Python文法詳解,ハイパフォーマンスPython,
Cython
コンピュータシステムの理論と実装
モダンなコンピュータの作り方
— https://www.oreilly.co.jp/boo
ks/9784873117126/
— Nand2Tetris,
http://www.nand2tetris.org/so
ftware.php
— https://researchmap.jp/jouq1rs
9s-49935
コマンドラインではじめる
データサイエンス
分析プロセスを自在に進めるテクニック
— http://shop.oreilly.com/product/063
6920032823.do
— https://researchmap.jp/jox555gyp-
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スケーラブルリアルタイム
データ分析入門
— https://github.com/Big-Data-
Manning
— https://researchmap.jp/joyltf
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— https://researchmap.jp/jo5
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ノンプログラマーにもできる
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— https://www.oreilly.co.jp/b
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ハイパフォーマンスPython
— https://www.oreilly.co.jp/
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— https://researchmap.jp/jo
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Cython
— Numpyの記述
— https://researchmap.jp/joyv3
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Python苦労話
— OS(Macintosh)で既存のPythonが2だった。
— Python3をどうゆうやり方で入れるか
— Pyenvでエラーが出た
— Brew(Macintoshのrubyで記述されたパッケージ管理)でエラー
— Pip(Pythonのパッケージ管理)でエラーが出た
— グラフが出ない(表示コマンドを叩く)
— 日本語文字コード・フォント
— コマンドラインツールの導入失敗
— https://researchmap.jp/kaizen/Python---Ruby/ に報告
— Python2の記述をPython3に書き換え中
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/
経済産業省関連案件
— AI(深層学習)
— 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
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/nnf
pga
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
Cyboze Live, Researchmap,
Slideshare利用中
— 勉強会の資料はCyboze Liveに記録(参加者を招待)
— 公開可能なものはhttp://researchmap.jp または
http://slideshare.net に掲載
—健闘を祈る

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