【5/7】 好評のため定員を75名まで拡大しました
【5/7】 定員を100名まで拡大しました（最大人数）
【5/8】 任意参加の懇親会費を訂正しました（社会人1500円・学生1000円）

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4月23日に開催された際には、登録数150名を超える盛況となった Deep Learning チュートリアルですが、好評につき5月15日に同内容のイベントを開催することとなりました！

今回も参加費無料という貴重な機会となっております！
皆さま奮ってのご参加をお待ちしております。

Deep Learning チュートリアル～機械学習の基本的な知識と実装～

共催：大阪大学人工知能研究会・機械学習・データマイニング勉強会

概要：世間から注目を浴びることが多くなってきた Deep Learning（深層学習）は、ビックデータ解析・推論システム・自動運転などの情報産業だけでなく、その他様々な分野での幅広い応用が期待されており、今後の産業において必要不可欠な技術となるでしょう。
Deep Learning を実装するために様々なライブラリが公開されていますが、「分からない単語で足が止まる…」「何を参照したら良いのか分からない…」といった声をよく耳にします。本セミナー前半では機械学習の基礎から学び、用語や学習手法などの基礎理論を理解していただけると思います。後半では実際のライブラリを用いて何ができるのかを説明いたします。機械学習は「正しく使うために中身を理解する」ことが重要です。本セミナーは、今後 Deep Learning を活用したい方の最初のステップとなるでしょう。

※本セミナーの内容は4月23日（土）に行われた「Deep Learning チュートリアル〜機械学習の基本的な知識と実装〜」と同一内容です。
※18:30より希望される方で懇親会を開催いたします（同会場、懇親会費：社会人1500円・学生1000円）

講師：

大阪大学人工知能研究会 幹事
浅谷学嗣（大阪大学大学院 基礎工学研究科 機能創成専攻 三宅研究室）
竹澤拓朗（大阪大学大学院 基礎工学研究科 システム創成専攻 佐藤研究室）

タイムテーブル：

時間	内容
13:00 ~ 14:00	サンプルコードの動作確認・環境導入の補助：任意参加、環境がご用意できなかった方のための補助の時間になります。
13:30 ~ 14:00	受付
14:00 ~ 15:00	機械学習の基本的な知識：機械学習の概要とともに、基本的な用語や目的に応じた学習法などを説明します。
15:00 ~ 17:00	実装！Deep Learning：公開されているライブラリを用いたDeep Learningの実装方法を説明します。
17:00 ~ 18:00	Deep Learningを応用したアプリケーション：ライブラリを用いて実現できるアプリケーションなどを実例とともに紹介します。
18:00 ~ 18:15	質疑応答
18:15 ~ 18:30	解散・懇親会の準備
18:30 ~ 20:00	懇親会（任意参加、懇親会費：社会人1500円・学生1000円）

参加要件

必ずノートパソコンをお持ちください。その際、事前に TensorFlow をインストールして、サンプルコードが動くか確認してください。
インストール方法は、TensorFlow の公式ウェブサイトをご参照ください。
https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/get_started/os_setup.html

※わからないことがあれば、このメールアドレス（air.osaka@icloud.com）にお気軽にお問い合わせください。また、当日の開始前に1時間にわたってスタッフが導入を補助する時間を設けますので、不明な点があればその際にもご相談ください。

※上記ウェブサイトの解説で分からなかった方へ

・Windows 環境の場合は、VirtualBox などの仮想環境に Ubuntu64-bit をインストールしてください。本ページ最下部に手順を載せています。なお、Mac 環境の方は OS インストールは不要です。
・TensorFlow のインストールとサンプルコード
pipインストールで簡単にインストールできます。ターミナル（端末）にて

• Ubuntu/Linux の場合
  まずは pip install 出来るようにします。
  $ sudo apt-get install python-pip python-dev
  その後、TensorFlow をインストールします
  $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

• Mac OS の場合
  まずはpip install出来るようにします。
  $ sudo easy_install pip
  その後、TensorFlowをインストールします。
  $ sudo easy_install --upgrade six
  $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py3-none-any.whl

• その後、以下のコードを打ってエラーが出なければ、インストールできています。
  サンプルコード：
  $ python
  >>> import tensorflow as tf

※Windows へ Ubuntuをインストールする方法

1. VirtualBoxのインストール
   http://www.oracle.com/technetwork/server-storage/virtualbox/downloads/index.html?ssSourceSiteId=otnjp
   にて Windows Installer をダウンロード→実行

2. Ubuntuのダウンロード
   http://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix
   にて、 Ubuntu 14.04 の 64bit 版「ubuntu-ja-14.04-desktop-amd64.iso（ISO イメージ）」をダウンロード

3. VirtualBox へ Ubuntu のインストール
   下記ウェブサイトなどを参考に、2 で保存した ISO イメージをインストールします。
   http://pc-karuma.net/windows-8-virtualbox-ubuntu-install/