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7/17 (火)

85d1b96522f302854873a44110b42eb9 名古屋技術者もくもく会
Google App Engine Standard中心にもくもくする
もくもく会とは? もくもく会とは、自由に集まってもくもくと作業を行う会のことです。 普段一人でもくもく作業している方や、他の人がどうやっているか気になる方 たまには気分展開したいときなどによく利用されます。 テーマ 今まで機械学習もくもく会を行ってきましたが、ここでマニアックにクリートが社内サービスで利用しているGoogle App Engineでもくもくします。 Google App Engine(特にStandard)を中心にもくもくしますが、それ以外でも大丈夫です。 主催者は、GAE Standardで新しくサポートされたNode.jsでもくもくする予定です。 Google App Engine Standardの特徴は、サービスの負荷が増えても自動でスケールアウトすることです。 インフラエンジニアいらず! 当日は簡単なGAE Standardの紹介LTがあります。 開催場所 株式会社creato(愛知県名古屋市天白区塩釜口2-1403 アーバンドエル塩釜口 604) ※会場は、マンションの6F クリートオフィス内となります。 http://www.creato-c.jp/ 入口がわかりにくいので、下記FAQの「建物入口はどこ?」をご確認ください 作業ルーム ベランダ 参加費について 一般:500円(会場代として) 学生:無料 定員について 合計15人です。 connpassの設定上学生と一般人に人数を分けていますが、合計が15人であれば学生が多くても構いません。 学生枠が足らなければ社会人枠で申し込んでもらっても、会場で学生証を見せてもらえば無料になります。 貸出可能 電源(15口程度確保しています) Wi-fi バランスボール(希望者先着順 3つ) ※飲み物、お菓子などは適当に用意しています。 FAQ 何かルールはありますか? ルールは極力少なくしたいので、公序良俗に反しない範囲での行動を各自お願いします。 ずっともくもくと作業してても良い? もくもく作業してもよいですし、同じジャンルのことをやっている方と相談しても問題なしです。 懇親会は行うの? 懇談会は会場にて行う予定です。当日開催時に参加可否をお聞きします。 建物入口はどこ? わかりやすいのは、地下鉄塩釜口駅エレベーター出入り口(2番出口へ向かう途中に右手側にある)から、地上へ出ます。 そのまま歩道を東に進みます。 するとピンクのホームメイトさんの看板が見えると思うので、そこのすぐそばの地下道?へ入ります。 ちょっと夜はくらいかもしれませんが。。。 地下道突き当たりを左に進みます(右に行くと駐車場に出ます) すると右側に建物の入口がありますので、エレベーターまたは階段で6Fまでお越しください。

6/19 (火)

85d1b96522f302854873a44110b42eb9 名古屋技術者もくもく会
機械学習以外でも歓迎
もくもく会とは? もくもく会とは、自由に集まってもくもくと作業を行う会のことです。 普段一人でもくもく作業している方や、他の人がどうやっているか気になる方 たまには気分展開したいときなどによく利用されます。 テーマ 機械学習を中心にもくもくしますが、それ以外でも大丈夫です。 主催者は、TensorFlowでもくもくする予定です。 開催場所 株式会社creato(愛知県名古屋市天白区塩釜口2-1403 アーバンドエル塩釜口 604) ※会場は、マンションの6F クリートオフィス内となります。 http://www.creato-c.jp/ 入口がわかりにくいので、下記FAQの「建物入口はどこ?」をご確認ください 作業ルーム ベランダ 参加費について 一般:500円(会場代として) 学生:無料 貸出可能 電源(15口程度確保しています) Wi-fi バランスボール(希望者先着順 3つ) ※飲み物、お菓子などは適当に用意しています。 FAQ 何かルールはありますか? ルールは極力少なくしたいので、公序良俗に反しない範囲での行動を各自お願いします。 ずっともくもくと作業してても良い? もくもく作業してもよいですし、同じジャンルのことをやっている方と相談しても問題なしです。 懇親会は行うの? 懇談会は会場にて行う予定です。当日開催時に参加可否をお聞きします。 建物入口はどこ? わかりやすいのは、地下鉄塩釜口駅エレベーター出入り口(2番出口へ向かう途中に右手側にある)から、地上へ出ます。 そのまま歩道を東に進みます。 するとピンクのホームメイトさんの看板が見えると思うので、そこのすぐそばの地下道?へ入ります。 ちょっと夜はくらいかもしれませんが。。。 地下道突き当たりを左に進みます(右に行くと駐車場に出ます) すると右側に建物の入口がありますので、エレベーターまたは階段で6Fまでお越しください。

6/16 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 機械学習名古屋は、参加費無料の勉強会です。 初心者の方も安心してご参加いただけます。 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 機械学習名古屋 初! 豊田市での勉強会開催です。 「豊田市でやりませんか?」という有難いお話をいただきまして、豊田市で機械学習 名古屋の勉強会を開催することになりました!初参加の方がほとんどになると思いますので、我々も初心に戻って、機械学習の勉強方法、環境構築方法、強化学習の理論といった、基本的なことを行う勉強会にしたいと思います。 機械学習のことに興味はあるけど、実装をしたことが無いという方も多いと思います。どなたでも参加できますので、お気軽にご参加下さい! 時間割 10:00-10:10 入場/受付 10:10-10:20 創造拠点SENTANについて 10:20-10:35 機械学習名古屋について、AIの動向 10:35-11:00 環境構築方法について 11:00-12:10 強化学習の理論とデモ 12:10-12:30 質疑応答 会場住所 ものづくり創造拠点 SENTAN 豊田市挙母町2-1-1 駐車場について 市営元城駐車場(元城町1-43)をご利用ください https://goo.gl/maps/yMPPdqECcg62 会場について 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) 電源が少ない可能性があるので、バッテリーを充電してきてください 定員について 定員は50名となります。 51番目以降の方は参加ができませんのでご了承ください。 なお、キャンセルがあり、繰り上げとなり50番以内になりまいしたらご参加いただけます。 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。

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。

3/27 (火)

85d1b96522f302854873a44110b42eb9 名古屋技術者もくもく会
もくもく会とは? もくもく会とは、自由に集まってもくもくと作業を行う会のことです。 普段一人でもくもく作業している方や、他の人がどうやっているか気になる方 たまには気分展開したいときなどによく利用されます。 テーマ 機械学習を中心にもくもくしますが、それ以外でも無問題です。 主催者は、TensorFlowでオセロAIについてもくもくする予定です。 開催場所 株式会社creato(愛知県名古屋市天白区塩釜口2-1403 アーバンドエル塩釜口 604) http://www.creato-c.jp/ 作業ルーム ベランダ 参加費について 一般:500円(会場代として) 学生:無料 貸出可能 電源(15口程度確保しています) Wi-fi バランスボール(希望者先着順 3つ) ※飲み物、お菓子などは適当に用意しています。 FAQ 何かルールはありますか? ルールは極力少なくしたいので、公序良俗に反しない範囲での行動を各自お願いします。 ずっともくもくと作業してても良い? もくもく作業してもよいですし、同じジャンルのことをやっている方と相談しても問題なしです。 懇親会は行うの? 懇談会は未定です。もくもくかい終了後に要望があれば近くで考えます!

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。