機能改善 領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。 詳しくはこちらをご覧ください。

新機能 参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュース特集ページ をご確認ください。

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Oct

13

Keras入門 オンライン勉強会

超初心者大歓迎 2回目

Organizing : 金融財務研究会

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オンライン

Free

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11

Description

概要

kerasを学びます。最初はtutorial、referenceを読んでいきます。

https://keras.io/ja/

https://github.com/keras-team/keras-docs-ja

また、

https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples

からサンプルを選んで、動かします。

Kerasはシンプルかつ柔軟に使用できます. Kerasは認知的負荷を軽減するためのベストプラクティスに従っています: 一貫性のあるシンプルなAPIを提供し,一般的なユースケースで必要なユーザーの操作を最小限に抑え,エラー時には明確で実用的なフィードバックを提供します.
これにより,Kerasは簡単に学ぶことが出来て,簡単に使う事が出来ます.Kerasユーザーは,生産性が高く,より多くのアイデアを試す事が出来ます.

手軽さがあっても,柔軟性がなければいけません: Kerasは低レベルな深層学習言語(特にTensorFlow)と統合しているので,基本の深層学習言語で構築されたものを実装する事が出来ます.特に,tf.kerasとして,Keras APIはTensorFlowワークフローとシームレスに統合されています.

kerasをまなぶメリット

kerasは深層学習のフレームワークの中でトップファイブに入る優れたものです。プログラミングが容易であることが最大の特徴です。テンソルフローに比べるとコードの数が少なくて済みます。

達成目標

グループで学びながら深層学習を理解できるようになることです。

進行の仕方

Zoomを用いてオンラインで会議形式で進めます。大まかな課題・内容はグループで決め、細かな内容を運営者が配信します。QiitaとGithubを活用します。

1人でも参加者がいれば勉強会は実施いたします。大体2週間に1度、1時間半行います。

運営

森谷博之
Quasars22 Private Limited 著書:Python3ではじめるシステムトレード、シミュレーターでまなぶニューラルネットワーク
翻訳:入門経済物理学、金融リスクの理論など
論文:Quantized price volatility model for transaction dataなど多数

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kinyuzaimu published Keras入門 オンライン勉強会.

09/29/2020 23:50

Keras入門 オンライン勉強会 を公開しました!

Ended

2020/10/13(Tue)

19:00
20:30

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2020/09/29(Tue) 00:00 〜
2020/10/13(Tue) 15:30

Location

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