※今回は、前回（#14）に出席した方を優先的に抽選させていただきます。
（対象人数：5名）

概要

データ分析の勉強会です。

「ミニ講座」と「情報交換会」の二段構成になっています。

言語はPythonがメインですが、他の言語でも大丈夫です。
データ分析手法は機械学習、統計学、品質工学など、どんな手法でも結構です。

日時・場所

時　間：2020年1月11日（土）　13：30-16：30

場　所：ハングアウト（オンライン）

参加費：無料

タイムスケジュール

ミニ講座（ディープラーニング⑬）

データ分析手法を学ぶミニ講座を開催しています。

～これまでの内容～

• ディープラーニングに関する座学（全5回　終了）
• Kerasによるディープラーニングの実装（全5回　終了）

～ディープラーニングによる異常検知～

• 異常検知の基礎
• オートエンコーダによる異常検知①
• オートエンコーダによる異常検知②（←今回の内容）テキスト

情報交換会（＝雑談）

データ分析に関する情報交換会を開催します。

「ディープラーニングをやってみて楽しかった」など、簡単な内容でも結構ですし、
以下のような内容でもOKです。

• 本などで勉強してみた感想
• 講演会や勉強会に参加した感想
• 皆に紹介したいデータ分析に関するニュース
• 今取り組んでいるデータ分析の概要説明
• 分析手法に関する相談　など

初めて参加される方は簡単な自己紹介だけで結構です。

主催者は、主にQiitaの内容を発表する予定です。

人数によって持ち時間は変わりますが、一人10分～20分です。 質疑応答はどんどんしましょう。

事前準備について

• 当日は会話ができるようにマイクをご準備ください。
• 当日はColaboratoryを使うため、事前にGoogleアカウントを作成しておいてください。
  ※Colaboratoryは、クラウド上でディープラーニングを動かせるGoogleのサービスです。
  クラウド上で演算できるため、PCは一般的なもので大丈夫です。

当日の流れ

• 参加者の皆様には、直前（30分前）に、ハングアウトのURLをメールでご連絡します。
• 当日は、そのURLを使ってハングアウトに接続してください（事前インストールは不要です）。
• カメラNGの方は音声のみでご参加ください。（音声は必須でお願いします。）
• 当日は何時から参加されてもOKですが、途中で参加される場合は、参加予定時刻をご連絡ください。
  （情報交換会だけの参加でも大丈夫です。）