詳細

Stanford大学のAndrew先生が昨年開講したCoursera Deep Learning Specializationを受講します。
基本的に動画の講義を見る形になります（表示問題があり、字幕を映さない場合もあります）。
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
https://www.youtube.com/channel/UCcIXc5mJsHVYTZR1maL5l9w/playlists
途中小テストがあれば各自考えたり、わからないところを考えながら進めます。
比較的入門的な内容からはじまると思いますが、機械学習について基本的な知識があり、jupyter notebookなどの基本的なpython環境を構築して参加できるとよりよいかと思います。
※ Coursera Deep Learning Specialization で検索いただくと既に受講された方のブログ記事を見つけることができますでのご参考ください。

Slack

もくもくスタディではSlackにてイベントのご案内や当日の進行を行っております。 参加される方は事前にご登録お願いいたします。 https://mokumokustudy-slackin.herokuapp.com/

今回

今回はコース2の2,3週を受講します。
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

• 2 週目:Optimization algorithms

動画: Mini-batch gradient descent
動画: Understanding mini-batch gradient descent
動画: Exponentially weighted averages
動画: Understanding exponentially weighted averages
動画: Bias correction in exponentially weighted averages
動画: Gradient descent with momentum
動画: RMSprop
動画: Adam optimization algorithm
動画: Learning rate decay
動画: The problem of local optima
動画: Yuanqing Lin interview

• 3週目:Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

動画: Tuning process
動画: Using an appropriate scale to pick hyperparameters
動画: Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar
動画: Normalizing activations in a network
動画: Fitting Batch Norm into a neural network
動画: Why does Batch Norm work?
動画: Batch Norm at test time
動画: Softmax Regression
動画: Training a softmax classifier
動画: Deep learning frameworks
動画: TensorFlow

会場

株式会社SCOUTER 東京都渋谷区宇田川町2-1 渋谷ホームズ イベントスペース(1306) https://corp.scouter.co.jp/about

会場までの入館方法

1Fエントランスのインターフォンにて、1306を呼び出して下さい。

その他

courseraのサイトで登録すると7日間無料利用（クレカ登録必要）でき、その後は月額49USDの支払いが必要になります。 2018年9月現在youtubeチャンネルが公開されており視聴できるようです（ただし字幕などない場合があります）。