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テーマ

深層学習の概要とドメインモデル

　最近では一般紙でもAI(人工知能)という文字が載らない日はありません。今年(2027年）最初の日経コンピュータの特集も＜ 人工知能　１００ ＞でしたし、＜ゼロから学ぶ 人工知能の作り方＞という連載も始まっています。

　AIの隆盛の大きな理由は脳神経（シナプス）の学習原理をシュミレーションした深層学習（ディープラーニング）が実用になった事と無縁ではありません。

　機械学習などルールベースのAIとどう違うのか。その原理はなかなか難しいのですが、何と大阪にディープラーニングのフレームワークをオープンソースで作っておられる方がおられました。今回はそのオープンソース作者から深層学習（ディープラーニング）の概要を教わります。

講師

　 ディープラーニングフレームワーク： tyni-dnn の作者でもある能見大河さんに、ドメインモデルの変遷を含む解説をお願いしました。
　深層学習の概要を教わると同時に適用事例などのディスカッションも出来ればと考えています。

タイムテーブル

　　２０１７年　２月　４日（土曜日）　１５：００スタート

場所

新大阪第一生命ビル　13F 会議室
大阪市淀川区宮原3-5-24
株式会社テラスカイ のテナント特権でお借りしました。ありがとうございます。

参加費用

　無料ですが、会場費カンパ（200円程度）は歓迎します
　懇親会は割り勘です(3000円程度)