人工知能(AI)についての勉強会を「十番勝負＝計１０回」開催します。これまでに関しては
* 壱番 人工知能を学習するのに必要な数学、特に確率の話
* 弐番 ニューラルネットワークについて、ニューラルネットワークを数学的に捉える＆シンプルなニューロンを作る
* 参番 Pythonによる機械学習環境の構築とscikit-learnの概要
* 肆番 scikit-learnによる機械学習
* 伍番 線形代数の基礎
* 陸番 「続」線形代数の基礎から主成分分析の理論
という内容で実施致しました。
今回は７回目となります
後半戦は深層学習（ディープラーニング）を含め応用や実践編に入っていきます。プログラミングを行うエンジニアを対象にすることを念頭に置いておりますのと、時間的な問題でPython言語そのものの説明は単元として設けません（フォローの方法は考えます）。
今回の内容は
* 漆番 ディープラーニングの理論（CNN「畳込みネットワーク」)
残り３回の構成は検討中です。
人工知能、機械学習のライブラリを活用する方法を説明するだけではなく、背景となる理論や数学手法にもフォーカスしていきますが、前提とするのは高校程度の数学と致します。
日時：９月１３日(水)１９時１５分～２０時４５分（開場は１９時)
主催：NPO法人JASIPA 研修委員会
会場：株式会社テクノコア ITスクールAxiZ（アクシズ）東京都中央区日本橋本町3-8-4ユニゾ日本橋本町三丁目ビル2階
費用：無料
講師：JASIPA研修委員長 池田成樹 （今後スピーカーを招くかもしれません)_
PCについて：今回は使用しません