2020研究室勉強会No.0

Transcript

1. 研究室勉強会No0 編集中 これからの予定などの話し合い
2. アジェンダ 1. ⾃⼰紹介 2. ⽬標(何する？) 1. ディープラーニング/画像認識 2. データサイエンス・コンペ(Kaggle) 3. 次回について
3. ⾃⼰紹介 1. 名前 2. スキル(プログラミング⾔語/GitHub/) 3. 興味あること/好きなこと(勉強以外でもいいよ) 4. 勉強会で何やりたい？
4. 私がやりたいこと lデータサイエンス コンペ(Kaggle) l竸プロ(AtCoder) l論⽂紹介(LT会)
5. ⽬標 l考え中・・・
6. ディープラーニングの勉強1-HOW- lゼロから作る(ゼロからシリーズ) Numpyで実装ー>ライブラリを使わない lライブラリを使う TensorFlow(ラッパーKeras)/Google PyTorch/FaceBook 基礎・理論が学べる better・実践的
7. ディープラーニングの勉強II-データの種類- lテーブルデータ csvファイルとか、Excelとかで⾒れるデータ→DNN lImageデータ(画像認識) 画像・動画・3Dオブジェクト→CNN/SSD/U-Net lテキストデータ(⾃然⾔語処理(NLP)) ⽂書データ →word2vec/Bert l時系列データ 時系列性を持っている(株価など) →RNN/LSTM/CNN メインに扱うかな？
8. 画像認識 引⽤:https://alis.to/yuisudo/articles/3Vj91DG9xYn4 画像認識は⼤きく分けて3つ 分類・物体検出・セグメンテーション
9. データサイエンス・コンペ(Kaggle) アーカイブ:https://speakerdeck.com/betashort/mian-qiang-hui-woqi-hua-sitatokifalsezi-liao
10. これからの予定