概要

リモートで参加するHaskellの勉強会です。

この本を読みながらディープラーニングの仕組みを学びます。
ゼロから作るDeep Learning（各自ご用意ください）

Python で実装しながらディープラーニングの原理を学ぶ、というコンセプトの本です。
ここでは Python は読むだけにして、実装を Haskell でやってみることにします。

各自、自分のペースで読み進め、適宜該当部分を Haskell でコーディングしてください。
成果物のコードは Github で共有し、出来栄えを称え合いましょう。

内容

Slackのチームを用意してあります。
事前にSlackチームへの参加をお願いします。
Slackチームに参加する

勉強会開催中は Hangout を利用します。
直前に Slack に URL を流しますので、時間になったら参加してください。

タイムテーブル

ご用意いただくもの

• Haskell実行環境
• PC
• インターネット環境
• マイク・イヤホン (Skypeが利用可能な状態であれば問題ないです）

その他

何かご質問などあれば、主催者(@kayhide)までお気軽にお問い合わせください。

前回のKPT

Keep

• 文字認識ができたぽい。
• Haskell は父ちゃん。

Problem

• stack の調子が悪かった。

Try

• 動くものを作りたいなら gloss がオススメ。
• Chart が mac でビルドできるようになっているか試す。（#6 から）

リソース

記事

• Applying Type-Level and Generic Programming in Haskell
• Neural Networks, Types, and Functional Programming

本

• Haskellによる関数プログラミングの思考法
• Haskell 教養としての関数型プログラミング

チャット

• Haskellのdata scienceのチャット 意外と盛り上がっています。

ライブラリまとめ

NumPy のようなもの

• hmatrix 定番。
• linear
• accelerate GPUを使える。Lens と同じ作者。

グラフ描画

• gnuplot 準備が簡単。
• Chart 高機能で今風。使いたいけどビルドに難あり。
• plots

フォーマット

• formatting

ジェネリック

• syb

ウィンドウアプリ

• Gloss