寺澤 友治朗 (@TeraBytesMemory)


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10/14 (土)

6065c9baaba102ec84d891bfdab0a845 MashupAwards
IoT×API de 街ハック! Mashup Awards 地方予選 in 名古屋! 「自由なものづくり」をテーマに、チャレンジ度、ギーク度、ワクワク度を競い合う日本最大級の開発コンテストであるMashup Aawards。最優秀賞賞金100万円のコンテストであると同時に、多くのハッカソンを開催し、トガったものづくりを応援するコミュニティでもあります。 本ハッカソンイベントはそんなMashup Awardsの地方予選も兼ねています!予選通過チームは、12/10(日)に東京で行われる準決勝(2ndSTAGE)に進出することになります。 最優秀賞100万円を目指すもよし、50種類ぐらいある他の賞を狙うもよし。しかし賞を狙うだけではありません。準決勝や決勝では全国から集まるツワモノ供と出会い、お互いの作品に触れ、話をしたり、懇親会で友だちになったり、モノづくりのネットワークが広がります。中でも全国大会である準決勝2ndSTAGEは一番面白いイベント!準決勝進出を狙いましょう。 昨年の準決勝の様子 ※55作品が発表されました どんな人向け? 何かアプリとかサイトとか、ロボットとかセンサーとか使ってみたかった方、何か週末作業しようと思っていた方、ハッカソンと言われてもよく分からない方、ハッカソン好きな方、みなさん集まってモノづくりしましょう! その場で思いついたアイデアを形にするのもよし、テクニカルサポートで来てくれてる人から技術を習得するもよし、単にものづくりを楽しむもよし、想いは人それぞれ。ぜひハッカソンを通して何かを形にしてみてください。 ハッカソン概要 テーマ:IoT×API de 街ハック! IoT機器に接続されるセンサーと各種APIやAIの機能を使用して、ワクワクする街に変えていこう! 働く場所としての街、暮らす場所としての街、遊ぶ場所としての街。街は生活そのものです。  生活・暮らしにまつわる様々なシーンに、最新の技術を反映させることで、どんなワクワクが引き出せるか!  参加者のみなさまで、ぜひ新しい街のあり方をHackしてください!  審査基準 チャレンジ度(ぶっ飛び度、変化球、新規性、アイデア) ギーク度(突き抜け度、こだわり度、完成度) ワクワク感(表現手法、体験、人を楽しませる仕組み、デザイン) ハッカソンでの賞 優秀賞:Mahup Awards 2017 準決勝(2ndSTAGE)への進出権利 その他、参加されるサポート企業からも、各企業賞の授与があるかも!?  テクニカルサポート企業 以下の技術サポートの方が会場に来て、使い方やポイントなどをレクチャーしてくれます!  Pepper / ソフトバンクロボティクス Pepperはソフトバンクロボティクスが開発した世界初の感情認識パーソナルロボットです。 専用のSDK(Choregraphe)を使用することで、自由にアプリ開発を行えるプラットフォームとして活用できます。ビジュアルプログラミングに対応し、アイディアを直感的かつ簡単に形にすることができます。 チュートリアル Qiita記事 ハッカソン関連 SDK(Choregraphe 2.5.5) ※ライセンスキーはWebに掲載してます ※ドキュメントはSDKからリンクされています DataSpider Servista(データスパイダー) / アプレッソ   DataSpiderはハブ系 APIに属するソフトウェアです。各社から提供されるAPIを組み合わせ活用することも、オリジナルのAPIとして利用することもDataSpiderならノンコーディングで実現が可能です。 連携部分の実装を効率化させることでより多くの特徴的なAPIを利用することができます。 発想の具体的な実現にDataSpiderをお役立てください。 Qiita:appresso DataSpiderヘルプ 駅すぱあとWebサービス&駅すぱあと路線図 / ヴァル研究所 「駅すぱあとWebサービス」は乗換案内のWebAPIです。駅や路線データの取得もできます。 「駅すぱあと路線図」は路線図のWebAPIです。日本全国シームレスな1枚の路線図に、様々なデータとのAPI連携ができます。 駅すぱあとWebサービス 駅すぱあと路線図 APIリファレンス 駅すぱあと路線図 サンプル集 Yahoo! Open Local Platform (YOLP) / ヤフー株式会社 Yahoo! Open Local Platform(YOLP)は、Yahoo!JAPANがデベロッパー向けに提供する地図・地域情報のAPI・SDKです。ウェブページの制作はもちろん、スマートフォン向けアプリケーションの開発においても、多彩な地図表示、店舗・施設検索、ジオコーディング、ルート検索、標高地取得などの豊富な機能をご活用いただけます。 開発者向けページ konashi2.0 / ユカイ工学 スマートフォンから制御できるフィジカル・コンピューティング・ツールキット。Bluetoothスマートモジュール「Koshian」を搭載しており、BLE(Bluetooth Low Energy)を搭載したiOS端末やAndroid端末とダイレクトに通信を行うことができます。JavaScriptで操作することも可能(iOSのみ)。 ハードウェアの難しい設定は不要のため、初めて電子工作に挑むWeb・アプリエンジニアの方も容易に扱うことができます。 MA持ち込み素材  ロームセンサ評価キット / ローム Arduino Uno、Lazurite、mbedなどのオープンプラットフォームに対応したロームセンサ評価キット SensorShield-EVK-001です。  ロームの高性能センサ8種を組み合わせて評価できます。  ①加速度②気圧③地磁気④近接照度⑤カラー⑥ホール(磁気)⑦温度⑧紫外線  何をセンシングしてどう使う?みなさんのアイデア次第で可能性は無限大! MESH / SONY 消しゴムサイズの電子タグ(MESHタグ)を簡単に接続・連携! ビジュアルプログラミングツールを使って開発可能です。さらにMESH経由で独自センサーも接続可能です。 Ollie Bluetooth アプリ制御ロボット Ollie は最高 14 mph の速度で移動し、100 ftの範囲で Bluetooth LE を介して機器に簡単に接続するロボット。 そのスピードを追求した設計や、プログラム済みのトリック等が特徴です。 動きをカスタマイズすることも可能です。 mabeee(マビー) スマホとつながる乾電池。おもちゃやライトなど、単3の乾電池で 動く製品をスマホ専用のアプリでコントロールできるようになる乾電池型IoT製品です。専用アプリを使って操作することで、おもちゃを動かしたり、 イルミネーションの演出をしたり、様々な遊び方を楽しむこと ができます。 その他半導体 もしもの為に、ごちゃっとある半導体をお持ちします。 審査員 河口信夫氏 / 名古屋大学 未来社会創造機構 教授/NPO 法人 Lisra 代表理事 専門は位置情報サービス、IoT、時空間データ解析、行動センシングなど。自動運転ベンチャー「TierIV」などの大学発ベンチャーに加え、行動センシングのためのデータ収集コンソーシアムHASCや位置情報サービスのためのNPO法人位置情報サービス研究機構(Lisra)を設立。先端的な情報技術の実社会への適用を目指し、オープンデータの活用なども含めた様々な活動を推進している。Code for Nagoya名誉代表。 桂川 将典氏 / 北名古屋市議会議員 北名古屋市議会議員 立命館大学経済学部卒業後、民間企業にて情報セキュリティやシステム運用などを担当(情報セキュリティアドミニストレーターなど資格多数)。2006年の冬に立候補のため退職。2007年に地元・北名古屋市の議員に27歳で初当選し現在3期(12年目・副議長)。民主主義の社会基盤としてオープンデータやオープンガバメントを推進するため、最近ではRESASハッカソンやStartup Weekendなどにも携わりオープンデータの活用に取り組む。地元中小企業のIT活用をサポートする個人事業主。Code for Nagoya名誉代表。 小林 茂氏 / 情報科学芸術大学院大学(IAMAS)教授 博士(メディアデザイン学・慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科)。1993年より電子楽器メーカーに勤務した後、2004年よりIAMAS。Arduino Fioなどのツールキット開発に加えて、オープンソースハードウェアやデジタルファブリケーションを活用し、多様なスキルや視点・経験を持つ人々が協働でイノベーション創出に挑戦するための方法論を探求。著書に『Prototyping Lab 第2版』近刊に『アイデアスケッチ—アイデアを〈醸成〉するためのワークショップ実践ガイド』。 タイムテーブル 1日目 time contents 9:30 開場 10:00 インプット、技術プレゼン 11:00 アイデアソン 12:30 ランチ ※各チーム毎に近隣の施設にて 14:00 アイデア発表 14:30 ハッキングスタート 20:00 1日目終了 2日目 time contents 9:30 開場 10:00 審査情報入力 ハッキングタイム 12:00 ランチ  ※各チーム毎に近隣の施設にて 15:30 作業終了 16:00 各作品プレゼン 17:00 タッチ&トライ 18:00 審査結果発表 18:30 終了 ※終了後19時程より近隣の飲食店で懇親会(3,000程度の実費)を予定しております。 ご参加をいただける方は申込時のアンケートにてお知らせください。 当日の注意 connpassの6桁の受付番号を準備下さい。 イベントの様子を記事として公開するために撮影が入ります。 領収証の用意はありません。 内容は変更になる場合があります。 開催1週間前の正午に参加者が12名に満たない場合、開催は見送りとなります。 ハッカソンでのプレゼンが3作品に満たない場合、準決勝進出権は見送りとなります。 以上につき、あらかじめご了承ください。

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。

8/22 (火)

1636 normal 1387262117 jawsug ver2 256px JAWS-UG名古屋
Japan AWS User Group (JAWS-UG) – 名古屋 勉強会   先月に引き続き、初心者向けハンズオンを開催します。 今回はAWS CLI(コマンド ライン インターフェース) を使って、EC2やS3を操作してみましょう。 環境作成自動化に興味がある方におすすめです。 UbuntuがWindowsアプリストアが登場しましたので、 Windows上で動作するUbuntuで説明したいと思っております。 事前準備 AWS アカウント AWSアカウント作成については6月勉強会を参考にご自分で用意してきてください。 https://docs.google.com/document/d/1Y6ETV1rFEUK_rl1fXtIPWVJJtH-yBfBtH_rPqKKURns/edit?usp=sharing AWS CLIのインストール CLIインストールについては以下の手順を実施してください。 MAC http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cli/latest/userguide/installing.html Windows on bash 及び Windows on Ubuntuの手順(Windows 10) https://docs.google.com/document/d/1y9ApEgqKLaRW7XU68g2PIZq7RqrMUw6uLlyARmYozpE/edit?usp=sharing EC2(Windows 7他の場合) Amazon Linuxのインスタンスを利用してください。 ※AWS Tools for Windows PowerShell は今回の勉強会では扱いません。 懇親会のご案内 会場近くの、HUBで懇親会を行います。 予約はせず、キャッシュオンデリバリーとなります。 こんな方に良いかもしれません。 WIndowsこそ至高と思われるエンジニア エンジニア・インフラ担当者 やっぱり黒い画面が好き 堅苦しくなく、ゆるく、和気あいあいとすすめていきます。 ハンズオン持ち物 PC (Windows か Mac のノートパソコンで無線LAN付き) ※会場では無線 LAN が提供されますが、念のため、可能であれば USB or ケーブル接続ができるモバイルインターネット端末を持参ください。(無線 WiFi 型は、より電波が混信するので、可能であれば使用を控えていただけるようお願いします。)   スケジュール 時間 内容 スピーカー 19:00~20:50 AWS CLIハンズオン 内木 (UG名古屋メンバー) 20:50~21:00 終了あいさつ&記念撮影 森(UG名古屋メンバー) AWS CLIハンズオン内容 詳しいスライドなどは作らず、参加者の皆さんのレベルに合わせて丁寧にワークショップとしてすすめる予定です。 ハンズオン:AWS CLI概要 ハンズオン:EC2インスタンスを立ててみよう(インスタンス作成→AMIバックアップ→復旧) ハンズオン:S3サイトを作ってみよう ハンズオン:Lambdaを動かしてみよう(時間があれば) Q&A

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。

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。