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6/29 (金)

C31b58ff1fa1b4404a8d37b0100e10c1 Code for AICHI
未来のデータサイエンティストを目指そう!
未来のデータサイエンティストを目指そう! 今回はゲストとして、内閣官房 まち・ひと・しごと創生本部事務局 木幡氏がRESASの紹介で登壇していただきます! ※ご高評につき、第2回目開催です! 内容は前回と基本同じです。 ビジネスに必須の数値の分析、解析に抜群の効果を発揮するツール「R言語」を現場のITエンジニアがお教えします! レポートや卒論の作成から、仕事利用として今注目のRESASを使ったデータ処理までさまざまな活用が可能です! 【対象】 データ分析や統計分析に興味がある学生 業務でデータ解析や分析を、これから取り入れたい社会人 関数言語や統計学に興味があるエンジニア 上記、初級者を対象とした内容となります。 未来のデータサイエンティストを育成し、シビックテックを推進していくため、名城大学社会連携ゾーンshakeをお借りし、実施します! みんなで、未来のデータサイエンティストをめざしましょう!   【内容】 1.RESASの紹介 RESASの基本から操作方法、使い方のポイント ゲスト:内閣官房 木幡氏 2.RESASハンズオン RESASの基本から操作方法、使い方のポイント ナビゲーター:CodeforAICHI 代表嬉野 3.RESASとR言語を使った統計分析 RESASからのデータ抽出、R言語を使ったデータマイニング方法など https://resas.go.jp/manual/#/23/23104 講師:CodeforAICHI 南谷 【持ち物】 ・ノートパソコン 事前にR言語、RStudioのインストールをお願いします。 R言語 RStudio 参考:R言語入門 ※ハンズオンで実施するため、実際に操作を体感したい方はご持参ください。 【こんな方にオススメ】 統計分析を学びたい方 R言語について知らなかった方 地方創生に興味がある方 統計や分析に興味がある方 IT業界の方と交流したい シビックテックに興味がある方 Code for AICHIとは WEBページ Facebook Design→Create→Evolution -市民がテクノロジーと共存し、プロシューマーが未来を切り開く世界の実現- CordforAICHIは社会課題、地域課題を市民自らが描き、創造し、育むエコシステムの実現を目指した団体です。 運営責任者:Code for AICHI代表 嬉野 ご不明な点や疑問点があればご気軽にご質問ください。

10/2 (月)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 Deep Learning Labとは、Chainer/DIMo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。東京ですでに2度コミュニティイベントが開催されておりますが、満席御礼、満足度100%の、AIや深層学習に興味がある方に最適のイベントになっております。 そのコミュニティイベントをMicrosoftのJapan Partner Conferenceに合わせて全国展開します。また、過去、東京・名古屋で大人気を博しているNVIDIA Deep Learning Institutesも同時開催します。自動運転、ロボットアーム制御などで世界最高峰の技術を誇るPreferred Networks、AIに最適なクラウドサービスを提供するMicrosoft、AIコンピューティングに欠かせないGPU/ライブラリサービスを提供するNVIDIA、また、Deep Learning Labのコミッティ企業であるUEI、SCSKの力を結集したこのイベントに是非ご参加ください。 参加対象者 Deep Learning Lab トラック ユーザー企業:経営層、経営企画、事業開発、情報システム企画、総務、人事、マーケティング、その他データ活用・AI活用を検討されている事業部門の方 パートナー企業:経営コンサルティング企業、人工知能コア技術開発企業、システムインテグレータ、アプリケーションベンダー、その他データ活用・AI活用によるソリューション提供を検討されている方 アカデミック(大学・研究機関)、官公庁、地方自治体の方 NVIDIA DLI トラック 深層学習にハンズオン形式で触れてみたいエンジニアの方 翌日はMicrosoft Japan Partner Conference開催 下記よりお申し込みください。(無料) https://www.microsoft.com/ja-jp/partner/inspire/2017/nagoya.aspx イベント詳細情報 *日時:10/2 (月)の12:00-18:30 *場所:ミッドランドホール 名古屋市中村区名駅四丁目7番1号 (オフィスタワー5F) *その他:懇親会では、お飲み物と軽食をご用意しております。 Deep learning Lab Session 時間 Deep learning Lab Session 登壇者 12:00 開場 13:00 開演 13:00-14:00 Preferred Networks 深層学習最新事例DIMo による映像解析、異常検知PFN x MS アライアンスアップデート 株式会社Preferred Networks ビジネス開発担当 渡部創史 14:00-15:00 AI導入ケースとビジネスインパクト・DLL分科会のススメ SCSK株式会社 AIビジネス推進室副室長 帯津勉 15:00-15:30 休憩 15:30-16:30 Microsoft ではじめる AIDLラボ パートナープログラムのご紹介 日本マイクロソフト株式会社 事業開発 マネージャー(深層学習) 廣野淳平 16:30-17:30 実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~ DEEPStation for Microsoft Azure で始める深層学習 株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO清水亮 17:30-18:30 懇親会 NVIDIA DLI Session (ハンズオン ) このイベントに申し込む:http://eventregist.com/e/DLI_DLL_nagoya_2017 時間 NVIDIA DLI Session 12:00 開場 12:30-14:00 ハンズオン #1: Chainer による画像分類エヌビディア合同会社ディープラーニング ソリューション アーキテクト兼 CUDA エンジニア村上 真奈Chainer はディープラーニングのフレームワークの 1 つで、柔軟かつ直感的にネットワークを記述できる事を特徴としています。GPU にも対応しており、高速な学習が可能です。このハンズオンでは、Chainer で利用されている NumPy 互換インターフェース GPU 用数値演算ライブラリ CuPy の使い方や、Chainerの基本概念および使い方、さらにディープラーニングの基礎について、画像分類を例に学んでいただきます。Chainer + Python でディープラーニングを体験しましょう。 14:00-14:15 休憩 14:15-15:45 ハンズオン #2: Chainer による医用画像セグメンテーション株式会社Preferred Networksリサーチャー齋藤 俊太医用画像診断には、異常細胞や血管に対応するピクセルを診断画像から分離して、特定器官を抽出する事が大変重要です。本ハンズオンでは、心臓画像データセットと Chainer を用いて画像セグメンテーション(画像のピクセルがどのカテゴリーに所属するか分類する問題)用ニューラルネットワークの学習および評価方法について学びます。Chainer のコンピュータビジョンモジュールである ChainerCV の使い方についても紹介します。なお、本ハンズオンは、Chainer の使い方およびディープラーニングの基本知識がある事を前提としています。ハンズオン #1 と合わせての受講を推奨します。 15:45-16:00 休憩 16:00-17:30 ハンズオン #3: Chainer による深層強化学習エヌビディア合同会社ディープラーニング ソリューション アーキテクト山崎 和博台車の上の棒が倒れないよう台車を制御する CartPole 問題は、強化学習における古典的な問題の一つです。本ハンズオンでは、この問題を例に、 Chainer の強化学習モジュール ChainerRL と強化学習の開発・評価のためのプラットフォーム OpenAI Gym を用いて、強化学習の基本概念とディープラーニングの果たす役割について学びます。深層強化学習に興味がある方は是非ご参加下さい。 17:30-18:30 懇親会 Deep Learning Lab講師紹介 清水 亮 株式会社UEI 代表取締役兼CEO 東京大学 先端科学技術研究センター 身体情報学 客員研究員 略歴 大学在学中に米Microsoft Corp. で働くため中退 98年 (株)ドワンゴに参画 モバイル事業を立ち上げる 03年 独立して人工知能開発を定款とする(株)UEIを設立し、現職 05年 独立行政法人IPAより「天才プログラマー/スーパークリエイター」の称号を得る 16年 ソニー・コンピュータサイエンス研究所と深層学習GUI環境「CSLAIER」を開発 渡部創史 株式会社Preferred Networks ビジネス開発担当 帯津 勉 SCSK株式会社 AIビジネス推進室副室長 略歴 84年 株式会社CSK(現SCSK)入社、産業用ロボット・無人化工場の研究開発に従事。 02年 クレジットカード不正検知、金融業務アウトソーシングのサービスマネージャーを経て、 現在はPreferred Networks社との業務提携、及びディープラーニング導入コンサルティングを推進中。 廣野 淳平 日本マイクロソフト株式会社 深層学習 ビジネス開発マネージャー Deep Learning Lab コミュニティマネージャー 略歴 AI の果実をありとあらゆる人に届けるべく、Microsoft Azure のクラウドプラットフォームを活用した深層学習ビジネスを推進。業界全体にも貢献すべく、教育プログラムや、Deep Learning Lab コミュニティ活動にも従事。

3/9 (木)

No image 108x72 g ゼロから作る Deep Learning」 読書会(全8回)
3月9日に「ゼロから作るDeep Learning(斎藤 康毅 著,オライリー・ジャパン発行)」の読書会(第1回)を開催致します。 全8回で,月1回の割合で開催予定です(イベントの告知は各回ごとに行います). DeepLearning(深層学習)やPythonに興味のある方はご参加ください. 内 容: (順不同.準備の都合または当日の進行状況により変更の可能性があります) オリエンテーション 第1章の内容読み合わせ Pythonの開発環境の確認 サンプルの実行確認(ハンズオン) 次回以降のスケジュールについて ライトニングトークス(希望者のある場合) 参加費:無料.ただし,書籍「ゼロから作る Deep Learning」は各自ご用意ください. 参加資格:特になし.ただし分担をお願いする場合がありますので担当する回は参加いただく必要があります ここ(connpass)以下でも案内しておりますので,同様の内容ですが併せてご参照ください (3/3午前の時点で4名の参加予定となっています) http://researchmap.jp/jog4z5ws4-1779517/#_1779517 http://www.nmiri.city.nagoya.jp/seminar/pdf/196.pdf