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。info参加枠FreeFCFS7/15Description長野ディープラーニングハンズオン準備勉強会概要GEEKLAB.NAGANO/NSEGでディープラーニングのハンズオンをしようと思っており、その準備として何人かで予定内容を毎回1.5時間づつくらいやり、つまづきやすいところやわかりにくいところを把握するための勉強会です。そのためハンズオンの内容を一緒に作っていくような内容になります。ハンズオンに参加したい場合、これでしっかり予習出来ることになるのでおすすめだと思います。ニューラルネット/ディープラーニングに興味のある方で、自分のノートPCでPythonでFizzBuzz程度の簡単なコーディングができることが条件です。Learning/Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」が大変良書なので、これを参考にしながら作る方針で考えています。GEEKLAB.NAGANOで全部で8回を予定しています。前回で最終回でしたがおまけとして、Tensorflow/Keras等のディープラーニングフレームワークを使った実装を行います。実際にディープラーニングを触る時には通常なんらかのフレームワークを利用すると思います。オリジナルコードで原理だけを説明したので、そこから実際にディープラーニングを使ってみようとした時にギャップがあるのではと思いましたので、その分を埋めるためのものです。参加者のPython環境が違っているとそこでつまづく可能性が増えるので、環境を揃えたいと考えていました。そこでdocker内の環境を使うことで統一した環境にしようと思います。WindowsはVirtualBoxとの共存が出来ないため、DockerToolboxを入れて試しています。MacでもHyper-VがないCPUの場合はDockerToolboxを使ってください。dockerインストール後、このイメージを使ってコンテナを動かします。下記コマンドでポート8888でパスワードfoobarでコンテナが起動します。stealthinu/alpine-py3-tensorflow-jupyter-datasetsその後、ブラウザで接続するとJupyterの表示がされます。http://localhost:8888/右端「New」ボタンから「Python3」を選択してノートを作ります。最初のカラムに下記コマンドを入れて実行「」を押してください。ハンズオン準備勉強会用に作っているリポジトリがコピーされます。https://github.com/stealthinu/naganodeeplearning「File」→「Open」→naganodeeplearning/chapter6/keras.ipynbを開くとハンズオン用のページが開きます。ML利用してGPU利用した学習https://glnagano.connpass.com/event/51399/Presenterstealthinuスパム対策系のことをよくやってます。