![Google、Jetpack Composeを使ってAndroid開発を学べるトレーニングの全コースを提供開始](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/07c6e3f59fa2591e04548f1ecf4d9367504b7a1c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcodezine.jp%2Fstatic%2Fimages%2Farticle%2F17427%2F13269_og.jpg)
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習(ディープラーニング)フレームワーク、TensorFlow(テンソルフロー)。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き~今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
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