第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識/自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識/自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
OOC 2024 の発表資料です。後のフィードバックを参考に、より妥当な文言に改訂してあります。 ※ 本コンテンツには、一部特定の宗教思想の迫害に言及する表現がございますが、そのような行いを肯定する意図の内容ではございません。
<Ver.1.0> 社会の変化や、サステナビリティの観点で注目されている「行動変容」についてまとめています。 <シェア・共有歓迎です> ■解説&ディスカッション会 こちらの資料をベースに、簡単な解説&皆さんとのディスカッションをしました。 10/18(水) 上のイベントはすでに終了しましたが、今後も様々な形で機会を作っていきますので、 参加ご希望の方はこちらのフォームから登録をお願いします https://forms.gle/hE2TdftWWmYa2xa36
Data Engineering Study #20「10年戦えるデータ分析入門」回・前半の発表資料です。
PHPerKaigi 2022 2022/04/10 10:40〜 Track A レギュラートーク(40分) PHP はバージョンを追う毎に型宣言、例外、表明、列挙型などの機能が大幅に強化され、堅牢なコードを書くための機能が充実してきました。それらの機能はどう使うと効果的なのでしょうか。 本講演では PHP 8.1 をベースにして、誤りを想定してチェックするのではなく、そもそも誤りにくい設計とはどのようなものか、つまり「予防」の観点を軸足に、堅牢なコードを導くための様々な設計のヒントをご紹介します。 Agenda - 型宣言 - 列挙型 - ドメインモデリング - 不変性と等価性 - 完全性 - レイヤーと責務
NAIST知能コミュニケーション研究室で新M1向けに行った勉強会の発表資料です。
デブサミ2021の登壇内容 チーム開発における原則としてScrumは浸透しつつあります。一方で個人単位の行動管理・タイムマネジメントについては方法論が確立されていない状況があります。今回は、Scrumの原則を個人単位の行動管理に適用した上で、実装事例としてNotionを活用した方法を紹介します。
オープンセミナー2020@広島の登壇資料です。 ■オープンセミナー2020@広島 https://osh.connpass.com/event/146828/ ■参考資料 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2017/10/16/024308 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2017/07/24/100114 - https://speakerdeck.com/twada/worse-is-better-understanding-the-spiral-of-technologies-2019-edition - https://soudai.hatenablog.com/entry/2018/02/09/131638 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2017/0
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