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Uploaded byKiyoshi Ogawa
From Scratch, let's start Deep Learning with Python (plus Text Processing, privately.)
This is the third time of reading club on "Deep Learning". The book using Python to program. Mainly, the text deal with image processing. So I add text processing references, privately.There are thirteen Oreilly's Books about Computer, data science, machine learning, Image processing, text processing and Python. You can understand whatever the direction of interest are different.
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From Scratch, let's start Deep Learning with Python (plus Text Processing, privately.)
- 1. From scratch, let’sstart Deep Learning with Python. (plus Text Processing, privately) 第三回読書会 LT 0.8 20170518 @nmiri Dr. Kiyoshi Ogawa @kaizen_nagoya
- 2. 目次 — 「ゼロから作るDeep Learning」usingPython — 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
- 3. 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
- 4. 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
- 5. 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
- 6. 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
- 7.
- 8. 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
- 9.
- 10.
- 11. 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）
- 12. 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）
- 13. 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
- 14. 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
- 15.
- 16.
- 17.
- 18.
- 19. 入門 自然言語処理 — https://www.oreilly.co.j p/books/9784873114705/ —https://researchmap.jp/j o01oq2rk- 2078500/#_2078500
- 20.
- 21.
- 22.
- 23.
- 24. 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
- 25. 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/
- 26. 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
- 27. 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
- 28. 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
- 29. 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