『Deep Learning』をじっくりと読み解き、基礎的な理解と英語の原文に当たるスタンスを身につける

（途中の回からでもご参加可能です。第2回はIntroductionのP.4第2パラグラフ「The quintessential example～」からスタートします。）

本勉強会の内容と目的

• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著の『DeepLearning』の英語原文を毎回輪読形式で読み進めて行きます。
• ディープラーニングの基礎についてじっくりと理解を深め、英語の原文を読みこなす力を身につけることを目的とします。
• さらに理解を深めるため、必要があれば本テキスト以外にも他の参考書籍・論文等も適宜援用できればと思います。
• テキストは、書籍を購入するか下記のウェブサイトを閲覧するなりしてご自身でご準備ください。 　http://www.deeplearningbook.org

connpassページでも参加者募集しています。

https://soleildatadojo.connpass.com/event/109256/

対象者

• ディープラーニングについてより理解を深めたい方
• ディープラーニングに関する英語の原文を読みこなしたい方

※初心者・上級者、社会人・学生の別は問いません。
※毎回scrapboxで輪読会のメモを残し、欠席者や途中参加の方もなるべく流れを追えるようにしていきます。

開催日時・参加費・定員

⚫︎開催日時（※日程変更の可能性があります）：
　第２回：2018年11月22日（木）19:30〜21:40
　第３回：2018年12月6日（木）19:30〜21:40
　第４回：2018年12月20日（木）19:30〜21:40
　※ 第一・第三木曜日を基本開催日としますが、他の貸切イベント等と重なる場合は変更の可能性があります。

⚫︎参加費：900円
　（SOLのコワーキング利用料です。）
⚫︎定員：10名

輪読会の進め方

• テーブルごとに2～3名でひとチームになります。
• ひとパラグラフごとにテーブル単位で翻訳・要約し、ひとテーブルからどなたかお一人発表していただきます。
• 全体で簡単に質問・意見交換タイムを設けます。
• 次のひとパラグラフに進み、次のテーブルからどなたかお一人発表していただきます。
• 全体での簡単に質問・意見交換タイム
• これを繰り返し、21時30分頃まで進めるところまで進みます。
• 最後に次回の案内をして21時40分頃終わりにします。

情報共有ツール

①各種案内・質問・意見交換
　各種案内や質問・意見交換はSlackのScribble Osaka Labワークスペースのdeep_learningチャンネルでお願いします。

②毎回の輪読会メモ
　Scrapboxに毎回に輪読会メモを残していきます。
　欠席者や途中から参加される方も、過去のメモに目を通していただくとこれまでの流れが分かるようにしたいと思います。
　メモは発表担当のテーブルが該当箇所のメモを残していただければ幸いです。

『Deep Learning』の章構成

Table of Contents
Acknowledgements
Notation
1 Introduction
Part I: Applied Math and Machine Learning Basics
2 Linear Algebra
3 Probability and Information Theory
4 Numerical Computation
5 Machine Learning Basics
Part II: Modern Practical Deep Networks
6 Deep Feedforward Networks
7 Regularization for Deep Learning
8 Optimization for Training Deep Models
9 Convolutional Networks
10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets
11 Practical Methodology
12 Applications
Part III: Deep Learning Research
13 Linear Factor Models
14 Autoencoders
15 Representation Learning
16 Structured Probabilistic Models for Deep Learning
17 Monte Carlo Methods
18 Confronting the Partition Function
19 Approximate Inference
20 Deep Generative Models
Bibliography
Index

その他

　Scribble Osaka Lab（SOL）のSlackチャンネルで、自主勉強会の参加者同士の質問・情報共有用チャンネルを設けております。参加ご希望の方は、申込みフォームのSOLのSlack参加希望にチェックを入れてください。