KanSAKAMOTO (@KanSAKAMOTO)


参加する勉強会

10/15 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その31
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 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 テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、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。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、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 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。


過去の勉強会

9/17 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その30
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 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 テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、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。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、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 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

7/16 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その28
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 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 テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、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。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、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 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

6/29 (月)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 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ます。 来栖川電算さま   Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま   ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について コロナの影響もあり集まっての勉強会ができません。。。 そこで、今回は、初の完全オンラインLT大会を開催します! 参加者は当日指定されたURLにアクセスしてください。 (Webブラウザだけで参加OK。スマホアプリもあるのでモバイル参加もOK。詳細後述) どなたでもお気軽にご参加ください! 発表と時間割 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/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 19:00-19:10 オープニング 19:10-19:25 発表 antimon2 - Julia で機械学習 2020 19:25-19:45 発表 miura IBM Code PtternsのAIアプリを動かしてみた 19:45-20:05 発表 takahashi Raspberry piで物体検出(仮) 20:05-20:25 発表 horikawa 機械学習の勉強で出会った印象的なワード 20:25-20:45 発表 Hashikawa Google Colabを使い倒す上ではまったお話 参加方法 今回は完全オンラインイベントです。 Google Meet を利用します。 開催の数日前に、connpass登録の連絡先にミーティングコードを含むURLを案内いたします。 PCで参加の方は、そのURLにアクセスし、ニックネームを入力(オプション)して参加してください。 スマホアプリ もあります。会議コード(ミーティングコード)を入力して参加してください。 発表者は、画面共有機能で発表スライドを表示できます。事前にご自分のスラドが正常に共有表示できるかご確認いただくことをおすすめします。 お問い合わせについて お問い合わせのある方は、このページの「イベントへのお問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。 フィードからのお問い合わせには気付かずに返信ができない場合がありますのでご了承ください。

6/18 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その27
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 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 テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、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。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、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 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

5/21 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その26
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 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 テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、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。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、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 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

4/14 (火)

A2b5dc7392ea67a2360ddfc868bf2c04 Fin-JAWS
Fin-JAWS 第11回 最近の金融AWS事情~2020春〜 開催!! 2月26日に厚生労働省より、新型コロナウイルスの感染の影響で多数の方が集まる全国的なスポーツ、文化イベントは今後2週間は中止、延期又は規模縮小等を対応するよう要請されました。 4月1日現在も引き続き感染拡大防止への協力要請が出されています。 厚生労働省 : イベントの開催に関する国民の皆様へのメッセージ AWSユーザー会の支部である Fin-JAWS(金融とFinTechに関するJAWS支部)では「こういう事態だからこそ、ビジネスや学びの時間を止めないように、みんなで出来ることをしよう!」という思いから、前回に引き続きオンラインにて勉強会を開催致します。 さて、今回のテーマは「 最近の金融AWS事情~2020春 〜」と題しまして、最近のAWS利用始めた金融エンジニアから、ブロックチェーンまで最近の金融業界のAWS事情をお届けいたします。 ■開催概要 Fin-JAWSは、金融事業者の方、金融事業に関わる方、金融事業者向けの業務に関わる方など向けのAWSユーザーグループです。AWSに関連する各種事例、業界動向、技術的な実装方式まで幅広く一緒に学び、共有するコミュニティを目指しています。 ■日時 4/14(火) 19:00-21:00 ■アジェンダ 時間 内容 19:00~19:10(10分) オープニング: Fin-JAWS運営メンバー 19:10~19:30(20分) 株式会社Finatext 田島 悟史さん 『金融スタートアップにおける、セキュアなAWSの運用』 19:30~19:35(5分) Q&A 19:35~19:55(20分) アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 飯田 哲夫さん 『最近の金融AWS事情~2020春 〜』 19:55~20:00(5分) Q&A 20:00~20:15(15分) 株式会社野村総合研究所 吉竹 直樹さん 『最近AWSを触り始めた金融エンジニアとしてどう技術獲得したか(仮)』 20:15~20:20(5分) Q&A 20:20~21:40(20分) 株式会社QUICK フィンテック事業室 関 一朗さん 『ブロックチェーン向け金融・経済情報サービス(オラクル)について』 20:40~20:45(5分) クロージング ■リモート参加(Chime)について 本イベントは Amazon Chime を使用いたします。 本イベントに参加するためのURLは、当日の朝と18:30の2回に渡って参加者のみにConnpassより連絡します。Connpassアカウントに紐づいているメールアドレス宛に届きますので、 そちらをご確認ください。 別途、Chime のクライアントパッケージのインストールを推奨いたします。 多少、音声・画質問題がでてくる可能性がございますが、大半の原因はネットワーク環境ですので、何か不具合があれば、まずは環境についてご確認ください。 なお、接続に関する不具合対応方法やクレーム等に対してはお受けいたしかねます。 ※参加人数に限りがございますので、申込者以外への参加用URLの転送はご遠慮ください。 ■ハッシュタグ #finjaws11 #finjaws #jawsug ■ご注意 ・写真、ソーシャル拡散はWelcomeです。但しNGの箇所については発表者に従ってください。 ・JAWS-UGイベントへの参加者は必ず以下のルール、マナーをご確認ください。 JAWS-UGに参加するルールとマナー ・連絡はFin-JAWS 運営メンバーへ ■Fin-JAWS 運営メンバー(50音順) 渥美俊英、あべんべん、大久保光伸、岡崎賢吉、釜山公徳、小出淳二、早川愛、南達也、山口正徳

11/15 (金)

7672f97b4d2178f3ab63b28417485c76 清流elixir
打倒macro!! 完全に理解した状態になるための勉強会
第14回清流elixirコミュニティ勉強会の概要 トピック まだまだ若いコミュニティですので至らぬ点も多いですがどうか宜しくお願いします かなりゆる〜くやってますのでお気軽にお参加ください 主催者 => 参加者という一般の勉強会ではなく 主催者 <=> 参加者という双方で情報共有できるような勉強会を目指しております 現在は学生さんをはじめ、ベテラン、つよつよのエンジニアと幅広い方にご参加頂いております fukuoka.exさんと合同開催 今回の勉強会は福岡をメインに活動されている__fukuoka.ex__さんとリモート(zoom)での合同開催となります fukuoka.exさんには普段からRT,いいねを頂きまして東海地方での清流elixirの活動を応援して頂いております fukuoka.exさんのページは下記のリンクからご覧ください fukuoka.ex#33+清流elixir#14 Elixirのマクロについて学ぶ会 今回の内容について 前回、OSSのコードを読む経験を通して圧倒的にマクロに対する知識が不足していることが分かりました 以前コードを読んだTrotというプロジェクトでも核となる部分の実装はマクロを使って記述されており、肝心の部分の理解をすることが出来ず、何とも言えない悔しい気持ちになってしまった... 「まだまだElixirについては知らないことがたくさんあるのだな」という再発見になった まずはマクロから理解していこうということで今回の勉強会を開催します 著書「プログラミングElixir」の第20章を参考にマクロでif文を作成するところまでを目標に実施します リモートに対応はしておりますが、今回は板書を使用することを想定しておりますので完全なものをご提供出来ない可能性がありますのでご留意下さい タイムスケジュール 19:30 ~ 19:40 => 会場準備(お互いの自己紹介など) 19:40 ~ 21:20 => プログラミングElixirを参考にマクロについて理解を深める 21:20 ~ 21:30 => 撤収準備(終了時間が決まっているのでご協力ください) 開催場所 お気軽会議室名古屋丸の内ブルーというレンタルオフィスになります (地下鉄桜通線3・4番出口より徒歩1分) DK丸の内ビル4階の402号室になります [居酒屋まるく] [桜通線エレベーター] [--> 会場ココ!! <--] 会場での注意事項 飲食可ですが、ゴミは各自お持ち帰りください 喫煙は禁止となっておりますのでご注意ください 周囲に迷惑となる騒音は控えてください 使用できる時間が決まっておりますので終了10分前には撤収の準備をお願い致します お持ちいただくもの ノートパソコン(必須) ※こちらからの貸し出しは御座いません 飲み物(自由) 書籍(自由) ※プログラミングelixirは僕が1冊、毎回持っていきます リモートでの参加について 勉強会の様子を覗いてみたい、遠方だけどもぜひ参加したい!!という方にご利用頂ければと思います Zoomを使用したビデオ通話、もしくは音声のみの通話で参加となります。ミュートや映像のON/OFFの判断はお任せ致します ミーティングIDは勉強会の当日にconnpassのグループメッセージ機能を利用して送信致します。twitter等での拡散はお控え下さい 基本的には私の画面を共有した映像もしくはiphoneのカメラで撮影している映像を配信する予定です 機材の都合上、対応限界がございます 環境構築について OS問いませんが、elixirのプロンプト(iex)が起動するところまで完了しているものと想定しております インストール方法につきましてはelixir-lang公式サイトよりご確認下さい 今回扱う内容ではlocal環境での実行が必要となります ブラウザ上でElixirを実行できる環境も御座いますのでこちらだけでもOKですPaiza

8/17 (土)

37f71cf7b61e2a21706837a57a900cf4 数学カフェ
実施概要 今回のテーマは、「Kähler-Ricci flowとその極限」です。 名古屋大学大学院多元数理科学研究科助教の久本智之先生をお招きし、ご講演していただきます。 初歩的な知識から丁寧に解説してくださるそうなので、この機会にぜひお越しくださいませ。 日時:8月17日 13時から19時(12時半開場) 開催場所の詳細は参加者の方に直接ご連絡いたします。 概要 ※以下のアブスト画像が見えない方はお手数ですがこちらから御覧ください。 https://sites.google.com/view/mathcafe-japan/lectures 久本先生HP: https://www.math.nagoya-u.ac.jp/ja/people/download/faculty/hisamoto_tomoyuki_ja.pdf curve shortening flow: https://a.carapetis.com/csf/ 講師ご紹介 ご講演者:久本智之先生 研究テーマ - 複素幾何 - Kähler-Einstein 計量, 多様体の安定性 アウトリーチに強い関心を持ってくださり、今回の講演を引き受けて頂きました。ユーモアあふれる素敵な先生ですので、皆様どうぞお楽しみに! 先生のご研究の詳細につきましては下記HPをどうぞ御覧ください。 https://www.math.nagoya-u.ac.jp/ja/people/download/faculty/hisamoto_tomoyuki_ja.pdf タイムテーブル(時間は目安です。) 時間 内容 担当 12:30-13:00 入場 13:00-19:00 講演 久本先生 参考文献 小林昭七著 複素幾何 その他追記予定。 ご注意 ありがたいことに毎回多数のお申込みがあり、すぐに満席となることがございます。 当日までの事前連絡なくご欠席されることが続いた場合、申込みをお断りさせていただくことがございます。 より多くの方にご参加いただけるよう、ご理解とご協力をよろしくお願い致します。 また、会場である東京大学への直接のご連絡はお控えいただきますようよろしくお願いいたします。 迷った、会場の入り方が分からないなどの場合は 当ページにございます「イベントへの問い合わせ」 から 主催の twitter : https://twitter.com/mathcafe_japan にリプを送る のいずれかで連絡をしていただけたらと思います。 今回の参加費は講師の先生の交通費と謝礼、会場でのお茶菓子等に充てさせていただきます。 数学カフェについて 2015年3月より東京にて開催。 数学の諸分野の最先端を誰でも学べる場を作りたいと考え、月に1回、およそ6時間の講演会を開催しています。 https://www.facebook.com/mathcafejapan/