仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。近年主に画像認識の分野で猛威を振るっているDeepLearningですが、他の例でも試してみたい、そういった方もおられるのではないでしょうか。2016年にAlphaGoがプロ棋士を破ったなども衝撃的な出来事だったのではと思います。AlphaGoでは盤面を画像に見立てたDeepLearningの手法が元になっています。この様に、かつては組み合わせ的爆発でなかなか研究が進まなかった囲碁での成功は大きなインパクトを持ちました。今回は囲碁での成功にインスピレーションを受け、将棋AIの企画を行ってみれればと思います。下記の本の著者より、実際にハンズオンを行います!!・将棋AIで学ぶディープラーニングhttps://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=88752これを機に将棋AIを実際に構築しながらDeepLearningを身につけましょう!!※内容は7/24に実施したハンズオンと同じです。開催日程11/9(土)自己紹介:16:00〜16:10講義:16:10〜18:00※15時45分以前の入室はお断りする可能性がありますのでご注意ください。発展させるために※アジェンダは目安なので部分的に変更になる可能性があります。趣味でスマートフォン向けアプリの開発を行っている。領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円いただきます。下記が実行ファイルです。train_mnist.ipynbhttps://colab.research.google.com/drive/1MvpTFTzY9zTkW5_KrUGY1NY-M0ULZeubpython-dlshogi.ipynbhttps://colab.research.google.com/drive/10JSj1duhVVlwWsZ0wouYuH8RmU8Vx9oR定員10名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません)ご参加にあたってのお願い無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡をいただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。ご協力のほど、よろしくお願いいたします。