KaazTech (@KaazTech)


参加する勉強会

4/21 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ スポンサーさまご紹介 機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。 どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 株式会社groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前回同様、前半ハンズオン、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオン OpenAI Gym は、OpenAI の提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。 今回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう!というテーマでハンズオンを行います。 環境等 ※Python 等は事前にインストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。 以下の環境を前提とします: Dockerを利用しない場合 windowsでは難点が多いため、virtualboxなどの仮想環境でubuntu16.04を使うことをおすすめします。 gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。 Macの場合 brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget ubuntu14.04の場合 apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig python環境は次が必要です。 Python 3.x (3.5 以上を推奨) pip install gym pip install "gym[atari]" pip install chainerrl Dockerを利用する場合 docker pull nkats/mln_gym で環境でダウンロードしてください。 ハンズオン資料 資料 https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed プログラム https://github.com/n-kats/MLN_201804 はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。 2. 発表(LT) 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 時間割 13:00-15:00 ハンズオン(休憩含む) 15:10-15:25 Yamazakiさん Dockerについて 15:25-15:55 TakaAdachi 害獣識別の機械学習 15:55-16:00 《スポンサーLT》Forkwell サービスの紹介 16:00-16:20 antimon2 たぶんJulia関連 会場について ※前回と部屋番号が異なります。ご注意ください。 オフィスパーク伏見・りそな名古屋ビル 8D 地下鉄伏見駅直結! 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

4/27 (金)

5e416d12ce8f7812d4b906cf432b4a1b Mobile Act
フェンリル名古屋が開催するモバイルアプリ開発関連の情報共有や参加者同士の交流を目的とした勉強会です!
開催概要 Mobile Act NAGOYA の第 10 回を開催いたします。 Mobile Act NAGOYA はフェンリル名古屋メンバーが開催するモバイルアプリ開発勉強会です。 通常どおり前半に LT 6名、後半は懇親会という構成としたいと思いますのでよろしくお願いいたします。 懇親会ではアルコールも提供いたしますが、未成年の方はご遠慮ください。 会場 ベースキャンプ名古屋 愛知県名古屋市中村区名駅3丁目18-5 モンマートビル5階 アクセス 19:00 より受付を開始します。 それ以前に入場されますと、ベースキャンプ名古屋の利用料がかかりますのでご了承下さい。 タイムテーブル 時間 内容 19:00 開場/受付開始 19:25 挨拶 19:30 LT 発表 (6名) 20:20 休憩&予備時間 20:30 懇親会開始 21:30 終了 LT 発表内容(予定) 発表者 発表内容 TBD TBD TBD TBD TBD TBD TBD TBD TBD TBD TBD TBD 懇親会 軽食(ピザやお菓子)とドリンク(ビールや烏龍茶など)をご用意します!(フェンリル株式会社からの提供です)。 開催履歴 第 1 回 [connpass] [開催の様子] 第 2 回 [connpass] 第 3 回 [connpass] 第 4 回 [connpass] 第 5 回 [connpass] 第 6 回 [connpass] 第 7 回 [connpass] 第 8 回 [connpass] 第 9 回 [connpass]

5/17 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文紹介LT大会その2
機械学習 名古屋 研究会 モチベーション 月に1本は論文を読もう! 機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』として1日に何本も発表されています。 全ての論文を個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとかなるはず。 それをみんなで共有すれば、効率良く何本もの論文にふれあえる! そこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』をしましょう! 進め方 参加者は、読みたい論文 を申告する。 参加時アンケートで『読みたい論文』を必須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意してから参加を申し込んでください。 論文を開催日時までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。 当日、発表(LT)する。 ↑を肴に◯◯(※2)。 ※1:すぐ後で解説する「論文まとめについて」 を参照してください。 ※2:質疑応答議論ツッコミ等含む 論文まとめについて 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート これは 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に Markdown 1ページに落とし込んだものです。 こちらを利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)、という流れになります。 具体的には、↓の「第1回論文まとめディレクトリ」を参照してください。 → 第1回論文まとめディレクトリ 参加者は、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、当日までにこのテンプレートを利用した Markdown によるまとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)してください。 (GitHub を使えない等の場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします) まとめ方の考え方やコツは、上述の「第1回論文まとめディレクトリ」の各まとめを見たり、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 発表について 1人あたりの持ち時間は「発表5分」+「質疑応答5分」の10分を目安とします(5分完全打ち切りLTではありません)。 2時間で参加者12人全員が発表(≒12部の論文が参加者全員で共有)できるよう、ご協力をお願いします。 今回の発表内容 発表者 論文 … … 持ち物 『論文を読む!』という前向きな気持ち 読んだ論文をまとめて『あとは当日発表がんばるぞ!』という気構え 参加枠について 紹介枠は、管理者(共催者の誰か)から紹介を受けた人用の枠です。アンケートで『誰からの紹介か』を必ず記入して申し込んでください。 よく分からない方は『一般枠』で申し込んでください。 会場 有限会社 来栖川電算 会議室 名古屋市中区新栄1-29-23 アーバンドエル新栄2階 電源・Wi-Fiあり

6/2 (土)

A7fe736ff21f12dcb6354ac7bb10b374 Nagoya.cloud.first
Nagoya.cloud.first 勉強会 クラウド(AWS, GCP, Azure, IBM Cloud, etc.) + その他 (Kubernatesとか) をテーマにもくもく会します この勉強会の内容 技術者としての好奇心や向上心を満たすために技術的な挑戦をするふりをして遊びます 類義語 : 技術の無駄遣い 参加者枠説明 遊びに来る枠: 手を動かしたい方向けです 見にきてみる枠: とりあえず雰囲気だけでも知りたい方向けです、成果発表の参加が必須ではないです 書籍プレゼントのお知らせ 【書籍の献本】『Adaptive Code 〜 C#実践開発手法 第2版』で書籍をいただきました、こちら勉強会当日、希望する方1名に進呈いたします。 タイムスケジュール 時間 内容 10:00 開始 10:00 - 17:00 もくもく(途中お昼含む) 17:00 - 18:00 成果発表会 18:00 撤収 場所 来栖川電算オフィス イベントの様子 2018年 アルバム


過去の勉強会

4/16 (月)

ゲスト発表者歓迎!あなたのお土産話も教えてください
概要 2月8日~9日に東京にて開催されたDroidKaigi2018。 トビラシステムズのエンジニアメンバーもDroidKaigi2018に行ってきました! 大々的に報告会を設けていなかったので、今回は社内勉強会で報告をしてもらうことにしました! 「DroidKaigi、行きたかったけど行けなかった...」 「私も行ったので、一緒にお土産話に花を咲かせたい!」 「Androidの開発技術に興味がある!」 「来年は行ってみたいから予習も兼ねて話を聞きたいな」 そんなみなさま、ぜひお越しください。 勉強会終了後は交流会もあります。食事とドリンクを提供しますので、ぜひお楽しみください。 日時・場所 日時:2018年4月16日(月) 18:30~ 場所:トビラシステムズ株式会社本社 [Map]https://goo.gl/maps/GMhdnvJMSXN2 参加料:無料 時間 内容 18:20 開場・受付 18:30 ゆるっとスタート 18:40 DroidKaigiに行ってきました!by トビラエンジニア 19:20 私たちも行ってきました!by ゲスト発表者 19:40 交流会(立食形式) ゲスト発表者も募集! 「私もこんなカンファレンスのお土産話あります!」 「こんなイベントに行ったので共有したい!」 という方、ぜひゲスト発表者として報告会に参加してみませんか? 「私たちも行ってきました!by ゲスト発表者」のパートで発表していただけます。 ・発表テーマはIT系のカンファレンスやイベントならOK(もちろんDroidKaigiでもOK) ・発表形式自由、時間は5~10分程度 ・IT関連イベントを主催されている方は、告知をしていただいても構いません。 ※発表したい方は、「ゲスト発表枠」でご応募の上、申し込み時のアンケートに発表内容をご記入ください。 お問い合わせ 何かございましたら Twitter @tobilasystems のDMまたは [email protected]までご連絡ください。

4/12 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文紹介LT大会その1
機械学習 名古屋 研究会 モチベーション 月に1本は論文を読もう! 機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』として1日に何本も発表されています。 全ての論文を個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとかなるはず。 それをみんなで共有すれば、効率良く何本もの論文にふれあえる! そこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』をしましょう! 進め方 参加者は、読みたい論文 を申告する。 参加時アンケートで『読みたい論文』を必須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意してから参加を申し込んでください。 論文を開催日時までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。 当日、発表(LT)する。 ↑を肴に◯◯(※2)。 ※1:すぐ後で解説する「論文まとめについて」 を参照してください。 ※2:質疑応答議論ツッコミ等含む 論文まとめについて 論文まとめテンプレートを用意しました↓ 論文まとめテンプレート こちらは 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に Markdown 1ページに落とし込んだものです。 まとめ方の考え方は、このスライド及び後に上げる参考サイトを参考にしてください。 こちらを利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)、という流れになります。 参加者は、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、当日までにこのテンプレートを利用した Markdown によるまとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)してください。 (GitHub を使えない等の場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします) 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 今回の発表内容 発表者 論文 URL antimon2 Searching For Activation Functions miwa Using Grouped Linear Prediction and Accelerated Reinforcement Learning for Online Content Caching matsui_kota Joint distribution optimal transportation for domain adaptation smogami Employing Weak Annotations for Medical Image Analysis Problems KaazTech Students’ Performance Prediction Using Data of Multiple Courses by Recurrent Neural Network SSS3 Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization ToshiakiSakurai Do They All Look the Same? Deciphering Chinese, Japanese and Koreans by Fine-Grained Deep Learning nharu1san Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots BrickLego Dynamic Routing Between Capsules c0hama BinaryConnect: Training Deep Neural Networks with binary weights during propagations n-kats Zero-Shot Object Detection: Learning to Simultaneously Recognize and Localize Novel Concepts ※参加登録順 持ち物 『論文を読む!』という前向きな気持ち 読んだ論文をまとめて『あとは当日発表がんばるぞ!』という気構え 参加枠について 紹介枠は、管理者(共催者の誰か)から紹介を受けた人用の枠です。アンケートで『誰からの紹介か』を必ず記入して申し込んでください。 よく分からない方は『一般枠』で申し込んでください。 会場 有限会社 来栖川電算 会議室 名古屋市中区新栄1-29-23 アーバンドエル新栄2階 電源・Wi-Fiあり

4/7 (土)

A7fe736ff21f12dcb6354ac7bb10b374 Nagoya.cloud.first
Nagoya.cloud.first 勉強会 クラウド(AWS, GCP, Azure, IBM Cloud, etc.) + その他 (Kubernatesとか) をテーマにもくもく会します この勉強会の内容 技術者としての好奇心や向上心を満たすために技術的な挑戦をするふりをして遊びます 類義語 : 技術の無駄遣い 参加者枠説明 遊びに来る枠: 手を動かしたい方向けです 見にきてみる枠: とりあえず雰囲気だけでも知りたい方向けです、成果発表の参加が必須ではないです 書籍プレゼントのお知らせ 【書籍の献本】『Adaptive Code 〜 C#実践開発手法 第2版』で書籍をいただきました、こちら勉強会当日、希望する方1名に進呈いたします。 タイムスケジュール 時間 内容 10:00 開始 10:00 - 17:00 もくもく(途中お昼含む) 17:00 - 18:00 成果発表会 18:00 撤収 場所 来栖川電算オフィス イベントの様子 2018年 アルバム

3/16 (金)

71cdb4319085cba2d8c305cd37a659bb Nagoya iOS meetup
名古屋でiOS関連技術について情報共有する会です!
Nagoya iOS meetupは iOS / Swift や、その周辺技術について情報共有する会です。 開発中に浮かび上がった課題やTipsを一緒に共有しながら、エンジニアの横の繋がりを作っていきましょう! 学生の方や普段一人で開発されている・これからアプリ開発を始めたいと思っている方ももちろん大歓迎です。 日時 3/16 (金) 19:30〜 内容 LT 5分 × 発表者数で1-2時間。(LTのご参加お待ちしています!) LTのタイトルが決まりましたら、コメント欄に記載ください。編集させたいただきます。(当日まで決まっていなくても大丈夫です 懇親会 LT終了後に時間の許す限り タイムスケジュール 時間 内容 発表者 19:00 受付開始 - 19:30 挨拶 - 19:35 LT 発表 「Getting started with Metal Shading Language」 @kazuhiro494949 19:45 LT 発表 「が静かにローンチしたアプリ配信プラットフォーム」 @temoki 19:55 LT 発表 「HealthKitを触ってみましょう」 @asashin227 20:05 LT 発表 「TBD」 @jpmartha_jp 20:15 LT 発表 「Introduction to LLVMSwift」 @kitasuke 20:25 LT 発表 「AR mode in Yahoo! MAP」 @totomo1217 20:35 懇親会 - 参加費 無料 会場 ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 で開催します。 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から)(地図) 19:00開場、19:30 開始の予定です。 懇親会 ビール・ソフトドリンクや軽食がございます。 ぜひ、様々な方との技術交流の場としてご活用ください。 運営について @kazuhiro494949 Yahoo Japan Corp. のエンジニア @totomo1217 Yahoo Japan Corp. のエンジニア @niwasawa Yahoo Japan Corp. のエンジニア @temoki Mobile Act NAGOYA 運営 Fenrir Inc.のエンジニア @jpmartha_jp try! Swift Tokyo 2018 運営 R CUBE, inc. / ookami, Inc. のエンジニア 注意事項 当日の様子のお写真をウェブサイトやSNSで公開する可能性があります。 撮影不可の場合は、受付でお伝えください。 ナレッジの共有、参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしております。 参加目的が不適切だと判断される場合、運営側で参加をキャンセルさせていただきます。 会場は禁煙となっております。 ご参加いただく際にご記入いただくメールアドレスは、ヤフー社屋への入館に際しセキュリティ上必要な情報となります。(こちらの情報を元にしたヤフーからのご連絡などはございません。) 19:30以降に到着された方はゲートから入場ができませんので、運営のTwitterアカウントに対してDMでご連絡ください。 20:00より4Fにある正面ゲートが封鎖されます。運営のTwitterアカウントにDMいただければ対応いたします。

3/12 (月)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
『DLLAB Academy: Chainerで学ぶディープラーニング入門』 深層学習の実社会での応用を推進するDLLABですが、日本全国で不足する深層学習エンジニアを育成するため、2017年7月からキカガク・PFN・Microsoftで3日間の深層学習ハンズオンを実施してまいりました。ここまで実践的な講座は中々ない、今まで受けた機械学習の講座の中で一番良かった!等々満足度100%のイベントになっております。 https://www.kikagaku.co.jp/services/dnn-seminar/ 経済産業省による第1回「第四次産業革命スキル習得講座」認定も受け、今後、2018年4月より東京・名古屋・大阪・福岡・札幌の全国5都市展開をしてまいります。講座自体は3日間20万円になっておりますので、たくさんの方に本セミナーを知ってもらうために、3時間でお試しいただけるプチセミナーを開催します。ハンズオンセミナーへの参加をご検討いただいている方は、ぜひこちらへご参加お待ちしております。 http://www.meti.go.jp/press/2017/01/20180110001/20180110001.html 参加対象者 データサイエンス及び機械学習に興味のある方 情報システム部門 企画部門 設計・製造部門 研究開発部門 データ活用部門・事業部門 セールス/マーケティング部門 品質管理やリスク管理部門 サービスプロバイダー/ITベンダー等 名古屋の皆さまのご協力を得て実施しております。 協賛:株式会社トレノケート イベント詳細(9時-12時、14時-17時の二部制になっています) トピック 時間 内容 イントロダクション 10分 企業紹介・セミナー紹介 ディープラーニング概論 50分 ・導入事例の紹介・人工知能・機械学習・ディープラーニングの違い・学習と推論・内挿と外挿・必要なスキルセット ディープラーニングの数学 60分 ・モデルとは?・計算の流れ・学習の流れ(順伝播と逆伝播) ディープラーニングの実装 60分 ・Python速習・Chainerによる実装(例題:データから美味しいワインを見つけよう) 持ち物 無線LANの使用できるPC ノート(5ページ程書けるもの) 筆記用具 お名刺(2枚) PCの環境構築 Windowsの方:【決定版】WindowsでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 Macの方:【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 予習内容 必須ではありませんが、短い時間でのセミナーを効率良くご受講いただくために、下記の予習資料で勉強されることをおすすめします。 推薦資料 機械学習のためのPython入門(無料) 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -(1,200円) 数学 xの微分はいくら? xの2乗の微分はいくら? 合成関数の微分:(3x-4)の2乗の微分はいくら? Python 変数(リスト タプル 辞書) if文 for文 関数 クラス 運営団体 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。

3/3 (土)

A7fe736ff21f12dcb6354ac7bb10b374 Nagoya.cloud.first
Nagoya.cloud.first 勉強会 クラウド(AWS, GCP, Azure, IBM Cloud, etc.) + その他 (Kubernatesとか) をテーマにもくもく会します この勉強会の内容 技術者としての好奇心や向上心を満たすために技術的な挑戦をするふりをして遊びます 類義語 : 技術の無駄遣い 参加者枠説明 遊びに来る枠: 手を動かしたい方向けです 見にきてみる枠: とりあえず雰囲気だけでも知りたい方向けです、成果発表の参加が必須ではないです タイムスケジュール 時間 内容 10:00 開始 10:00 - 17:00 もくもく(途中お昼含む) 17:00 - 18:00 成果発表会 18:00 撤収 場所 来栖川電算オフィス

2/16 (金)

5e416d12ce8f7812d4b906cf432b4a1b Mobile Act
フェンリル名古屋が開催するモバイルアプリ開発関連の情報共有や参加者同士の交流を目的とした勉強会です!
開催概要 Mobile Act NAGOYA の第 9 回を開催いたします。 Mobile Act NAGOYA はフェンリル名古屋メンバーが開催するモバイルアプリ開発勉強会です。 通常どおり前半に LT 6名、後半は懇親会という構成としたいと思いますのでよろしくお願いいたします。 懇親会ではアルコールも提供いたしますが、未成年の方はご遠慮ください。 会場 ベースキャンプ名古屋 愛知県名古屋市中村区名駅3丁目18-5 モンマートビル5階 アクセス 19:00 より受付を開始します。 それ以前に入場されますと、ベースキャンプ名古屋の利用料がかかりますのでご了承下さい。 タイムテーブル 時間 内容 19:00 開場/受付開始 19:25 挨拶 19:30 LT 発表 (6名) 20:20 休憩&予備時間 20:30 懇親会開始 21:30 終了 LT 発表内容(予定) 発表者 発表内容 龍一郎 さん Core ML Basics & Updates temoki さん Quartz Composer を iOS アプリ開発に活用する話 Tiny Mouse さん Node.js+Passport+Google 認証を SPA から使う griffin_stewie さん Sketch Plugin を書いてモバイルアプリ開発を加速させる話 Yusuke さん TBD kazuhiro4949 さん TBD ※ 発表順は事前にランダムで決めさせて頂きました。 https://twitter.com/mobile_act/status/963674663292465158 懇親会 軽食(ピザやお菓子)とドリンク(ビールや烏龍茶など)をご用意します!(フェンリル株式会社からの提供です)。 開催履歴 第 1 回 [connpass] [開催の様子] 第 2 回 [connpass] 第 3 回 [connpass] 第 4 回 [connpass] 第 5 回 [connpass] 第 6 回 [connpass] 第 7 回 [connpass] 第 8 回 [connpass]

2/5 (月)

Cccf4b48b1d0674a197e30ef8728e124 HoloMagicians
第3回 Windows MR イマーシブヘッドセットかけ比べ会@名古屋 東京で2回開催し好評でしたWinMR6機種のかけ比べ大会。場所を名古屋に移して実施いたします! [1/31更新] 定員を20名に増枠しました。あわせて終了時間を20時から21時に延長しました。 第1回イベントページ https://hololens.connpass.com/event/75691/ ソフトバンク コマース&サービスの遠藤さん@Fumienが発売済みのWindows Mixed Reality端末をコンプリートしてしまいましたw 全機種がそろう場面もなかなかないのでかけ比べ会を開催します。基本性能はほぼ同じですがデザインやかけ心地が異なったり、1台だけ仕様が異なるSamsung Odysseyもありますのでぜひご参加ください。もちろんHoloLensもあります。 当日のWindows MR イマーシブヘッドセット Acer AH101 HP VR1000-123jp Fujitsu FMVHDS1 DELL Visor Lenovo Explorer Samsung Odyssey 開催概要 第3回 Windows MR イマーシブヘッドセットかけ比べ会@名古屋 日程:2018年2月5日(月) 時間: 19:00~20:00 費用:無料 会場: デンソーデザイン部 Craft Base / Project Base 住所: 〒450-0002 名古屋市中村区名駅4-5-28 桜通豊田ビル15階 地図: https://goo.gl/maps/Yunm124ZqPq その他: 飲食の提供はございません。予めご了承ください。 主催: HoloMagicians / TMCN 協力: ソフトバンク コマース&サービス

2/3 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ スポンサーさまご紹介 機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。 どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 株式会社groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前回同様、前半ハンズオン、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. CIFAR-10のハンズオン CIFAR-10画像データセットは小さいサイズのカラー画像のデータセットです。 画像サイズは32 x 32px 10クラスの画像がそれぞれ6000枚、計60000枚の画像がある そのうち50000枚が学習データ、10000枚がテストデータ クラスはairplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck 今回はこのデータセットを題材に、TensorFlow/TensorBoard の使い方、CNN(畳み込みニューラルネット)の基本を抑えよう!というテーマでハンズオンを行います。 環境等 以下の環境を前提とします: Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨) TensorFlow v1.3.x 以降(なるべく最新) TensorBoard(任意、TensorFlow と同時にインストールされていればそれでOK) Jupyter notebook(任意、あると便利) ※TensorFlow 等は事前にインストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。  (前回の勉強会で準備した Docker イメージ でもOK) ハンズオン資料 ハンズオン資料 2. 発表(LT) 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 antimon2 (未定、たぶん Julia 関連) 《スポンサーLT》Forkwell サービスの紹介 時間割 《準備中》 会場について ※前回と会場が異なります。ご注意ください。 オフィスパーク伏見・りそな名古屋ビル 8B 地下鉄伏見駅直結! 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

1/27 (土)

41f306d465399e879b19385c42d3058b GCPUG Nagoya
GCPもくもく会
イベント概要 GCPUG 名古屋支部の勉強会です。 今回はアウトプットすることを目標に、GCPに関するテーマを各自用意してもくもく会を行います。 内容はGCPのサービスを使っていればOKです。 最後に1日の成果の発表をお願いします。その後は懇親しましょう(軽食を用意する予定です) タイムテーブル 時間 内容 9:30 - 10:00 開場 10:00 - 10:05 開始の挨拶 10:05 - 10:30 自己紹介 & やること発表 10:30 - 16:00 もくもく (途中昼休憩) 16:00 - 17:00 成果発表 17:00 - 18:00 懇親会 18:00 撤収 会場 栄山吉ビル 7F会議室 (エレベーターF 右手 一番奥の会議室) Wi-Fi、電源あります Wi-Fi についてはレンタルのモバイルルータを用意する予定です。そのため回線のスピード等が心配な方はご自身でご準備をお願いします その他 イベントの風景や集合写真を撮影しますので、あらかじめご了承ください。 撮影した写真はGCPUGのイベントレポートに使用します。

1/19 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会 その10&Yahoo! JAPAN による事例発表
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 (最新動向・実践等は、通常会(次回:2018/02/03(予定))で扱います) 今回は、Yahoo! JAPAN との共催です。 Yahoo! JAPAN のデータ&サイエンス事例の発表と軽食と飲み物をご用意した懇親会 を用意しました。 ぜひ、ご参加ください。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『8章 ディープラーニング』です。読書会は今回で終了の予定です。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) この章ではコードは(ほぼ)出てこないので、今回はハンズオンはありません。 みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる Yahoo! JAPAN による事例発表 Yahoo! JAPANのデータ&サイエンス事例を2例発表いたします 「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」 世界最先端技術「液浸(えきしん)」スパコン「kukai(空海)」を紹介します。 この発表は「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」はYahoo! JAPAN Tech Conference 2018の内容を事前に名古屋で先行して紹介する企画です。 「PredNetによる混雑レーダの未来予測」 名古屋オフィスのエンジニアからYahoo! MAPアプリの一機能である混雑レーダの混雑予測をDeep Learningにて取り組んだ内容を発表いたします。 懇親会 分科会終了後(20:30ごろ予定) に同会場で懇親会を行います。軽食、飲み物をご用意しております。 参加者の交流の機会としてぜひご活用ください。 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第8章の読み合わせ 適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 発表1 PredNetによる混雑レーダの未来予測 Yahoo! JAPAN ID統括本部 三木 勇磨 発表2 kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ Yahoo! JAPAN データ&サイエンスソリューション統括本部 テクニカルディレクター 角田 直行 LT 希望者がいれば※1 連絡事項 懇親会 軽食と飲み物(アルコールを含む)を提供いたします ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 Yahoo! JAPAN 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #11 (未定)

1/12 (金)

名古屋でiOS関連技術について情報共有する会です!
Nagoya iOS meetupは iOS / Swift や、その周辺技術について情報共有する会です。 開発中に浮かび上がった課題やTipsを一緒に共有しながら、エンジニアの横の繋がりを作っていきましょう! 学生の方や普段一人で開発されている・これからアプリ開発を始めたいと思っている方ももちろん大歓迎です。 日時 1/12 (金) 19:30〜 内容 LT 5分 × 発表者数で1-2時間 途中で休憩を挟みます。(LTのご参加お待ちしています!) LTのタイトルが決まりましたら、コメント欄に記載ください。編集させたいただきます。(当日まで決まっていなくても大丈夫です 懇親会 LT終了後に時間の許す限り タイムスケジュール 時間 内容 発表者 19:00 受付開始 - 19:30 挨拶 - 19:35 LT 発表 「ARKit」 totomo1217 (@totomo1217) 19:40 LT 発表 「アクセシビリティとiOS11」 kazuhiro4949 (@kazuhiro494949) 19:45 LT 発表 「TBD」 UDONKONETさん 19:50 LT 発表 「Swift コンパイラの警告に対する理想と現実」 jp pancakeさん (@jpmartha_jp) 19:55 LT 発表 「TBD」 IsuyaKugaさん (@IsuyaKuga) 20:00 休憩 - 20:10 LT 発表 「SwiftコマンドラインHTTPサーバー without Xcode」 tocynetさん (@tocynet) 20:15 LT 発表 「ARToolKit to ARKit」 龍一郎さん (@K_Ryuichirou) 20:20 LT 発表 「RxFeedback使ってみた」 katoyan_さん (@katoyan_) 20:20 LT 発表 「TBD」 ysk-tngcさん (@taniguche_) 20:25 懇親会 - 参加費 無料 会場 ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 で開催します。 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から)(地図) 19:00開場、19:30 開始の予定です。 懇親会 ビール・ソフトドリンクや軽食がございます。 ぜひ、様々な方との技術交流の場としてご活用ください。 運営について @kazuhiro494949 Yahoo Japan Corp. のエンジニア @totomo1217 Yahoo Japan Corp. のエンジニア @niwasawa Yahoo Japan Corp. のエンジニア @temoki Mobile Act NAGOYA 運営 Fenrir Inc.のエンジニア @jpmartha_jp try! Swift Tokyo 2018 運営 R CUBE, inc. / ookami, Inc. のエンジニア 注意事項 当日の様子のお写真をウェブサイトやSNSで公開する可能性があります。 撮影不可の場合は、受付でお伝えください。 ナレッジの共有、参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしております。 参加目的が不適切だと判断される場合、運営側で参加をキャンセルさせていただきます。 会場は禁煙となっております。 ご参加いただく際にご記入いただくメールアドレスは、ヤフー社屋への入館に際しセキュリティ上必要な情報となります。(こちらの情報を元にしたヤフーからのご連絡などはございません。) 19:30以降に到着された方はゲートから入場ができませんので、運営のTwitterアカウントに対してDMでご連絡ください。 20:00より4Fにある正面ゲートが封鎖されます。運営のTwitterアカウントにDMいただければ対応いたします。

12/8 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その9
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:未定)で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『7章 畳み込みニューラルネットワーク』の「7.4 Convolution/Poolingレイヤの実装」からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第7章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #10 2018/01/19(金)(予定)

065d9c3a04fcc72e941b60c63551da0e NGK2017B
昼の部(LT大会)の参加募集ページです。 イベントの詳細については NGK2017Bトップページをご覧ください。 LTタイムテーブル 全日のタイムテーブルはこちらを御覧ください。 発表順は当日発表者の希望を考慮し、11/25(土)に決定いたします。 →発表者の希望を考慮した上で、こちらのコードで生成しました。 時間 発表者 タイトル 13:00- 開場 14:00-14:10 オープニング LT#1 14:10-14:40 kazuki_kachi プロトコル的な話 ysk-tngc Mobile Act の紹介 terurou Vue.jsをHaxeで yoshihiro503 yusuke_kokubo 名古屋に住みながら毎週京都や東京や福岡に通う生活 休憩 14:40-14:55 LT#2 14:55-15:25 youku_s ElmでWebサービスを作るふわっとしたお話 y_taka_23 LiquidHaskell で普通の型システムの上を行け tinymouse_jp Ryuichirou 僕が小規模なコミュニティを運営し続けるときに考えたこと eitoball 休憩 15:25-15:45 LT#3 15:45-16:15 youhei_yamaguchi 毎朝体操杯 in NGK2017B maeda_ (欠員) niwasawa コードを1行も書かずに iOS アプリをリリースできるのか? totomo1217 ヤフー名古屋オフィスの紹介 休憩 16:15-16:40 LT#4 16:40-17:10 kawaji_scratch AWS最大のイベント re:Invent2017を参加せずに語る sqm8 ぜったい当たる宝くじの買い方 kaizen_nagoya bleis-tift PCさえあればいい。 sh-ogawa 受託、SES、WEBと経験したので 振返って比較してみた 休憩 17:10-17:30 LT#5 17:30-18:00 MasakiOhta 藤井智康 キミは小宇宙(コスモ)を感じたことがあるか! Kuxumarin いんたーんしっぷゆるふわ所感 mzp Inside InputMethod katzueno 2020年小学校英語 & プログラミング必修化記念。GitHub で使える英会話講座 休憩 18:00-18:20 LT#5 18:20-18:50 aua2008 mituhiromatuura GR-PEACH & TOPPERS/ASP で電子工作 noob Haskell × Elm × Kotlin で Android アプリ作った話 smogami STRANGER TYPINGS garriguejej 名大プログラミングコンテストの宣伝 18:50-19:05 クロージング、告知等 19:05-19:25 夜の部会場へ移動(Googleマップ) 一般LT枠希望の方へ 10年目の節目を迎える今回は、IT系コミュニティで交流し、名古屋のIT系コミュニティを盛り上げたい という初心に立ち返り、より様々な方の発表が聞けることを目指しています。 これまで発表してくださった熱心な方々の多くが、.netや関数型プログラミングなどの比較的近しいコミュニティに所属していることもあってか、発表者や参加者がややかたよってきました。ですが、NGK2016Bではモバイル、IoT、クラウド、機械学習など、名古屋の多様なITコミュニティの方が発表してくださいました。 そこで、これまで以上に幅広い発表が聞けるように、LT枠は早い者勝ちではなく 抽選 とします。できるだけバラエティに富むように、近い内容(例:あるプログラミング言語の紹介が2人かさなった、など)のLTはどちらかのみ残すなど、抽選に一部かたよりをつける場合がございます。恣意的な選別は行わず、できるだけLT枠を増やす方向で検討しています。 スポンサーLT枠希望の方へ 例年どおり、求人案内や製品紹介などが可能なスポンサーLT枠は別途もうけておりますので、ご希望の方は管理者までお問い合わせください。

11/11 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
※今回はオリファビル4階になります
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 今回は、4階になります。お気を付けください。 1. TensorBoradのハンズオン 機械学習で結果や途中経過を確認・レポートするのに、データの可視化が重要になってきます。 今回は TensorFlow に標準で付いてくる(※1) TensorBoard で、様々な可視化を体感できるハンズオンを行いたいと思います。 学習過程の可視化(loss、正解率、その他の評価指標などの確認) 学習途中経過の可視化(Data Augmentation 後の画像 、重みのHistogramなどの確認) 学習結果の可視化(汎化性能、分類結果などの確認) ※詳細は ハンズオン資料 を参照ください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 環境等 以下の環境を前提とします: Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨) TensorFlow v1.3.0 それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorFlowをご用意ください。 TensorBoard v0.1.8(※1) それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorBoardをご用意ください。 numpy v0.11.x 以上 matplotlib v2.0.x 以上 ※これらの環境構築済の Docker イメージ を用意しました。docker pull antimon2/mln201711 してご利用ください。 ※ ハンズオン資料 も参照ください。 ※1…TensorFlow 最新版(v1.3)では別パッケージになっていますが、pip等でインストールした場合には依存関係で同時にインストールされるようになっています。 2. 発表 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 antimon2 (未定、NGK2017B の再アナウンス・Julia について等を予定) n-katsu doc2vecについて 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 ハンズオン 14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答 15:00-     発表 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム (4階) 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル4階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

11/10 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その8
08機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:第13回(2017/11/11))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『6章 学習に関するテクニック』の「6.3 Batch Normalization」からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第6章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #9 2017/12/08(金)(予定)

10/6 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その7
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:未定)で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『5章 誤差逆伝播法』の「5.7 誤差逆伝播法の実装」からです。『6章 学習に関するテクニック』にも突入予定です。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第5章・6章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #8 2017/11/10(金)(予定)

9/11 (月)

41f306d465399e879b19385c42d3058b GCPUG Nagoya
イベント概要 GCPUG 名古屋支部の勉強会です。 今回はCloud Dataflowを使った事例やCloud IoTについてお話を伺います セッション内容 Cloud Dataflowについて 大日コンサルタント株式会社 石黒 靖規さん Cloud IoTについて グーグル合同会社 Google Cloud ソリューション・アーキテクト 八木橋 徹平さん Lightning Talk (5min * 6) 募集中 タイムテーブル 時間 内容 18:30 - 19:00 開場 19:00 - 19:05 開始の挨拶 19:05 - 19:35 セッション1 19:40 - 20:10 セッション2 20:15 - 20:45 LT 20:45 - 21:00 締め・撤収 その他 懇親会 希望者で懇親会を行う予定です 写真について イベントの風景や集合写真を撮影しますので、あらかじめご了承ください。 撮影した写真はGCPUGのイベントレポートに使用します。 撮影がNGな方は事前にご連絡をお願いします。

9/2 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 1. Google の機械学習APIを使ったハンズオン 前回の東建ホールの大発表会で、Google、Microsoft、ドコモ等の機械学習APIを使った発表がありました。 非常に興味深い内容の発表でしたが、今回は、Google APIを使ったハンズオンを行いたいと思います。 普段、API等は使わずに自作の機械学習プログラムを使用している方も多いと思いますが、APIを使った手軽な機械学習をお試しください。 https://cloud.google.com/products/machine-learning/?hl=ja のサービスを利用します。 クレジットカードの登録が必要です。下記 ハンズオン資料 (1) の 0. GCP ML サービス無料トライアルを開始する を参考に『無料トライアル』のサインアップまでは勉強会開始前までに済ませてください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 (1) ハンズオン資料 (2) ハンズオン資料 (3) 2. 発表 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 櫻井  ドイツのIndustry4.0戦略、CeBITの報告 antimon2 NGK2017Bの告知 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 各自でハンズオン 14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答 15:00-     発表 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル3階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

8/4 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その5
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:第12回(2017/09/02))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『4章 ニューラルネットワークの学習』の「4.4 勾配」からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)、および勉強会用リポジトリ(3章の内容の反映、および MNIST データセット利用スクリプト追加)を更新しました! イメージおよびリポジトリを更新(docker pull ~ / git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第4章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #6 2017/09/08(金)(予定)

7/29 (土)

Dedd9910332149230da44ceb063171a6 PyCon JP
Python Boot Campの第11回は愛知で開催です! Python Boot Campも全国を旅して11回目を迎えました。 11回目は前回の香川県からうどんでつながり、味噌煮込うどんの名古屋でPythonの初心者向けチュートリアル講座を開催します。 この地域ではPython東海や機械学習勉強会が開催されていますが、初心者がいちからPythonを学べる機会というのはそう多くありません。Python Boot CampをきっかけにPythonをはじめたり、理解を深めてはいかがでしょうか Python Boot Campとは PyCon JPではこれまでも年に1回東京で開催されるPyCon JPイベントでPythonを学べるチュートリアル講座を開催してきました。 今回は、以下のような人たちにPythonを知ってもらえる機会を提供できたらという思いで、Python Boot Camp(略してPyCamp)を企画しました。 遠方に住んでいるためPyCon JPのチュートリアルに参加できずにいた方 Pythonを使っている人が周りにいなくてなかなか始められなかった方 PyCon JPサイトに掲載の企画詳細 イベント参加対象者 チュートリアル参加者: プログラミングはできる・したことがあるけれど、Pythonは初めての方。学生割引を希望の方は、証明できるもの(学生証など)を持ってきてください。 TA(アシスタント): Python経験者でイベントの際、講師と一緒に参加者のサポートをしていただける方。 現地スタッフ: PyCon JPスタッフや講師と一緒にイベントの運営を手伝っていただける方。 日時・会場場所 日時 7月29日(土) 13:00 - 17:00(12:30から開場、受付開始) 会場 MYCAFE CLASSIC 住所: 〒460-0003 愛知県名古屋市中区錦1-17-13 名興ビルディング3F URL: https://mycafe.jp/branch/mycafe-classic 最寄駅 地下鉄伏見駅(10番出口)から錦通りを名古屋方面に歩いて5分ほどです Google Maps チュートリアルテキストと事前準備のお願い Python Boot Campテキストを利用してチュートリアルを行います。 当日までに下記準備をした上で会場までお越しください。 特にPython環境のインストールなどは事前に済ませておくことで、当日はイベントをより楽しむことができると思います。 事前準備 Pythonのインストール 懇親会 懇親会申し込みはこちら 参加しての感想や、Pythonの勉強方法など、色々感じたことをお酒をいれつつ、かたりあいましょう。 ぜひ、懇親会にもご参加ください。懇親会は、別途申し込みが必要となります。よろしくお願いします。 運営 Python Boot Campイベントは一般社団法人PyCon JPが運営しています。 ご意見・お問い合わせは[email protected]までお願いします。 講師 鈴木たかのり (@takanory) 一般社団法人PyCon JP 理事 / 株式会社ビープラウド 所属 部内のサイトを作るためにZope/Ploneと出会い、その後必要にかられてPythonを使い始める。PyCon JPでは2011年1月のPyCon mini JPからスタッフとして活動し、2014年から2016年に座長をつとめる。 他の主な活動はPython ボルダリング部(#kabepy)部長、Python mini Hack-a-thon(#pyhack) 主催など。 共著書に『Pythonプロフェッショナルプログラミング 第2版(2015 秀和システム刊)』『Pythonエンジニア養成読本(2015 技術評論社刊)』『Pythonライブラリ厳選レシピ(2015 技術評論社刊)』などがある。 趣味は吹奏楽とレゴとペンシルパズル。

7/14 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その4
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:第12回(2017/09 上旬予定))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『4章 ニューラルネットワークの学習』からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)、および勉強会用リポジトリ(3章の内容の反映、および MNIST データセット利用スクリプト追加)を更新しました! イメージおよびリポジトリを更新(docker pull ~ / git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第4章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT1 「AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification」ヤフー株式会社 リードサイエンティスト 田頭 幸浩 様 LT2 希望者がいれば※1 連絡事項 懇親タイム ~21:30 頃まで 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:40の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #5 2017/08/04(金)(予定)

7/2 (日)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★ 東建コーポレーション(株)様に会場を無償提供頂きました。 ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★   参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。   ☆★☆★☆★ 今回は、東建コーポレーション(株)様がスポンサーとなって、会場を無償提供頂きました。 収容人数400人の東建ホールにて勉強会を開催します! いつもは、ハンズオン形式で実際のコーディングを行っていますが、立派なホールということで、今回は、発表をメインに行います。 日曜日ということで、お休みの方も多いと思いますが、必ず良い話しが聞けますので、ぜひ、ご参加下さい。 申し込み方法 1・conpass上からの申し込み このページの「このイベントに申し込む」より登録してください。 2・それ以外 「友人・会社の同僚を数人まとめて」という場合は、このページ内にある「イベントへのお問い合わせ」よりお問い合わせください。 会場や会費について 会場:東建ホール 住所:名古屋市中区丸の内二丁目1番33号 東建本社丸の内ビル3F・4F http://www.token-hall.com 受付を3Fで行います。3Fまでお上りください。 会費:無料 お気軽にご参加ください。 ※受付時に、名刺を頂ければと思います。(任意) 発表について 発表者の募集は締切・確定とさせていただきました。 タイムテーブル 時間 タイトル 発表者 13:00-13:10 機械学習名古屋についての説明 三輪 13:10-13:45 Googe Cloud Platform を使ったAIの活用 牧野 13:45-14:10 Julia の紹介(仮) 後藤 14:10-14:20 休憩 14:20-14:50 分析屋を商売にしてみた〜実ビジネスに機械学習を適用するのは正直しんどい〜 伊藤 14:50-15:20 AIで飯を食う 田中 15:20-15:30 休憩 15:30-16:00 賢いAIへの道 ~データ収集&アノテーション~ 来栖川電算 16:00-16:15 東建から求人採用・外部委託についての説明 東建コーポレーション 16:15-16:20 懇親会の説明 三輪 懇親会について 東建コーポレーション様も参加する懇親会を行います。 東建コーポレーション様のITの取り組みを、いろいろお話できます。 こちらも合わせて、ご参加下さい。 https://machine-learning.connpass.com/event/59237/ よりお申し込みいただけます。

6/9 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その3
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:第11回(2017/07/02(日)予定))で扱います) 参加枠について 今回から、参加枠を1つにしました! 会場(会議室)は、入り口で受付票を提示して誘導にしたがってください。 動画配信について 今回は、動画のライブ配信は実施いたしません。 録画して後日公開予定です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『3章 ニューラルネットワーク』の「3.2 活性化関数」からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第2回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ を更新しました(主に Ruby/IRuby の追加)! イメージを更新(docker pull ~)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第3章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:40の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示ください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #4 2017/07/14(金)(予定)

5/22 (月)

51e11416a6ca65bb0f5b1201bc2cd109 なごやかJava
昨年に日本各地を縦断したNightHacking Tourが、今年はORACLE CODE JAPAN TOURとして帰ってきます!! 日本オラクルの伊藤敬さまのおかげで、素敵なイベントを名古屋でも開催できる運びとなりました。 昨年同様、Stephenさん、Sebastianさんのセッションは通訳はありませんが、楽しみながらご参加いただける内容です。 お気兼ねなく、お気軽にご参加ください! 開催:5月22日(月)19:00-21:00 会場:日本オラクル株式会社中日本支社 セミナールーム 愛知県名古屋市中区栄3-18-1 ナディアパークビジネスセンタービル 10F 料金:無料 アジェンダ&セッション概要 1. Feed Back from Java Day Tokyo 2017 Speaker: Takashi Ito, Oracle Japan | Twitter <30min> 5月17日(水)に今回で5回目の開催となる、「Java Day Tokyo 2017」が東京品川で開催されます。 本セッションでは今年のJava Day Tokyoで大きくフィーチャーされるJava SE 9 / Java EE 8について いくつかのポイントをまとめて最新動向をご紹介させていただきます。 2. Raspberry Pi with Java 9 Speaker: Stephen Chin | Blog | Twitter <45min> 本セッションでは、あなたがあなたのJavaプログラミングスキルを使って低コストで入手できるRaspberry Piで趣味のプロジェクトを立ち上げる支援をしたいと考えています。 我々は実際の プロジェクトとソースコードをサンプルとして、デモンストレーションを通じてコンセプトを 解説していきます。 以下をセッションでカバーします。 Unboxing your Raspberry Pi and setting up Java Using Pi4J to program common I2C devices Creating visual and touch UIs Controlling 3D printers and CNC routers Using Java 9 modules to shrink your app size Connecting to the Internet of Things (IoT) 本セッションに参加いただくことで受講者自身のエンベデッド型プロジェクトを個人もしくは仕事として始めることが可能になります。 そして、IoTクラウドの世界につながるJavaプログラミング・スキルの向上も期待できます。 是非、一緒にJava 9のエンベデッド・テクノロジーの世界を構築しましょう! 3. Cloud Native Java EE Speaker: Sebastian Daschner | Blog | Twitter <45min> なぜデベロッパーはクラウドネイティブやスケーラビリティ、リアクティブうんぬんなどのバズワードに注意を払わなければならないのでしょう? なぜ2017年という年に、これらのコンセプトをまとめて我々のアプリケーションに導入することが良いアイデアであり、またどのテクノロジーが我々にとって重要なのでしょうか? 本セッションはJava EEを用いてクラウド・レディでアダプティブ、かつスケーラブルなアプリケーションを構築する方法について解説します。これらの機能拡張はJava EEがコンテナ・テクノロジーやオーケストレーションに非常に適応性を持っていること基づいています。 セッションの多くの時間をライブ・コーディングとクラウド上のアプリケーションのデモンストレーションに費やす予定です。 関連リンク 昨年開催したNightHacking Tour in Nagoya Java Day Tokyo 2017 Oracle Code 2017

5/13 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 1. tf-goghを使ったハンズオン 今回は、n_kats_さんより、前回の発表で、ある画像を「ゴッホ的」に見せるがありましたが、それを、実際にコードで書いて理解しよう!という趣旨の勉強会を行います n_kats_さんの発表について http://qiita.com/n_kats_/items/891489d8ef912af4e699 「ゴッホ的」な画像を作るにあたって、ポイントはこの二点です。 2つの画像の特徴を混ぜる方法の理解すること ハイパーパラメーターを変更するどうなるかを試すこと mnist では、大量の数字画像データを学習して数字の判別を行いました。その仕組みを理解されている方も多いと思います。 今回のハンズオンは、それとは違い、tensorflowを使って「如何に画像の特徴を読み取るか」です。その仕組みを理解されている人は少ないと思いますので、ぜひ、ハンズオンを行なって、理解していきましょう。 ハンズオンに必要なものを準備しておいてください。 ・ tf-goghのソースコード(https://github.com/n-kats/tf-gogh) ・ tf-goghで利用する画像(元画像になるものや画風画像になるもの) ・caffemodelファイル ninモデル vggモデル  パッケージ(いずれもpipもしくはpip3でインストールできます。) ・ chainer ・ pillow ・ tensorflow ・ jupyter ・ matplotlib pythonのversionは3系をおすすめします。 Dockerを利用する場合は、 docker pull nkats/mln:20170513 を利用してください。 上記のパッケージと日本語環境を備えています。 Dockerイメージにモデルやtf-goghのソースコードは含まれていませんので、これらのダウンロードを忘れないでください。 (Dockerイメージのサイズは大きいので、会場でのダウンロードは難しいかと思うので事前にダウンロードをしておいてください。) 2. 発表 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 A.Tajiri antimon2 tonosaki ディープラーニングでペットボトルの本数を数えてみる 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:00 各自でハンズオン 14:10-14:30 ハンズオンの解説・質疑応答 14:30-     発表 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル3階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

3/11 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 前回、機械学習名古屋の管理人が運営するECサイト(http://www.imcshop.com)のアクセスログをディープラーニングを使って学習しました。 今回は、学習した内容を元に、サイトの改善にどうつなげるかのハンズオンを行います。 実際に運用しているサイトのデータですので、非常に実用性のある勉強会ができると思います。 通常公開しない極秘データ!?を使った勉強会です。ぜひ、ご参加下さい。 1. アクセスログを使ったハンズオン 前回の内容を確認して、学習データを用意して下さい。 https://machine-learning.connpass.com/event/43540/ 前回から引き続き、TensorFlow を利用します。 TensorFlow は、直接インストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。 Installing TensorFlow(最新 v1.0 対応) / Download and Setup(v0.12 以下) Docker Docker for Windows / Docker for Mac / Docker Toolbox pyenv-virtualenv + TensorFlow 環境設定覚書(公式以外の方法の紹介 by antimon2) ※サンプルコードを公開します→ https://github.com/antimon2/MLN_201703/blob/master/CSVAnalyze.TF.ipynb 2. 発表 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 kmt_t 「画像の精細化」 n-kats 「TensorFlowで絵を描いてみた」 satsuki kawamura  「人工知能xデザイン(仮)」 時間割 13:00-13:10 はじめに 13:10-14:00 バンスオン 14:10-15:10 kmt_t さん 15:20-15:50 satsuki kawamuraさん 16:00-16:30 n-kats さん 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル3階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。