hakuohh (@hakuohh)


参加する勉強会



過去の勉強会

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。

5/12 (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2
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10回)で扱います) 参加枠について 現在、「一般参加」「サテライト1」「サテライト2」の3つの参加枠が存在します。 どちらも会場は同じビルの同じフロア(別会議室)です。 司会進行は、大会議室側(一般参加枠側)で行います。収容人数とそれ以外に各参加枠の違いはありません。 各会議室は、TV会議システムで繋がっています。質疑応答等はリアルタイムにやり取りできます。 他枠の補欠の方で、空いているサテライト枠に切り替えたい場合、一旦参加申込をキャンセルして新しい枠で参加登録し直す必要がございます。自動で空いている枠への振り分け等はされませんのでご注意ください。 動画配信について 当日、Facebook Live を利用して勉強会の動画配信を行います。 参加出来なかった方も、ご自宅や職場で勉強会の様子をご覧いただけます(正常に視聴するには Facebook にログインする必要があるかもしれません)。 ライブ配信URLは当日、このイベントページおよびTwitterでお知らせします。 また動画は勉強会終了後、機械学習名古屋 の Facebookページ 内で視聴できるようになります。 https://www.facebook.com/mlnagoya/videos/vb.1734757813481761/1751312885159587/?type=2&theater¬if_t=like¬if_id=1494582138228018 『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『2章 パーセプトロン』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 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) 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) 内容 補足 参加者自己紹介 1人あたり1分程度で簡単に※1 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2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 (ゼロから作る Deep Learning第3章の読み合わせ) ※時間が余れば最初の方だけ LT1 『ゼロから作る Deep Learning』の内容をPython 以外の言語でやってみた話(仮)by niwasawa (LT2) 希望者がいて時間が余れば※2 連絡事項 片付け 会議室の原状復帰にご協力をお願いします ※1 人数が多い場合は省略いたします。 ※2 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18:30~18:50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。

4/17 (月)

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1
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10回)で扱います) 参加枠について 現在、「一般参加」「サテライト1」「サテライト2」の3つの参加枠が存在します。 どちらも会場は同じビルの同じフロア(別会議室)です。 司会進行は、大会議室側(一般参加枠側)で行います。収容人数とそれ以外に各参加枠の違いはありません。 各会議室は、TV会議システムで繋がっています。質疑応答等はリアルタイムにやり取りできます。 一般参加枠で補欠の方で、サテライト枠に切り替えたい場合、一旦参加申込をキャンセルして新しい枠で参加登録し直す必要がございます。自動で空いている枠への振り分け等はされませんのでご注意ください。 動画配信について 当日、Facebook Live を利用して勉強会の動画配信を行います。 参加出来なかった方も、ご自宅や職場で勉強会の様子をご覧いただけます(正常に視聴するには Facebook にログインする必要があるかもしれません)。 ライブ配信URLは当日、このイベントページおよびTwitterでお知らせします。 また動画は勉強会終了後、機械学習名古屋 の Facebookページ 内で視聴できるようになります。 ※ただいま動画配信中! https://www.facebook.com/mlnagoya/videos/1740496489574560/ 『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、初回からしばらく、書籍『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 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 内容 補足 参加者自己紹介 1人あたり1分程度で簡単に※1 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 オリエンテーション 初回ということで、勉強会の方向性等の説明をします Python 環境の確認 ※2 ゼロから作る Deep Learning第1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 次回以降のスケジュールについて ※3 (LT) 希望者がいて時間が余れば 片付け 会議室の原状復帰にご協力をお願いします ※1 人数が多い場合は省略いたします。 ※2 参加者ごとの環境統一のため、勉強会用の Dockerイメージ を作成しました! → antimon2/mlnsc-dlscratch ↑の使い方解説ページ ぜひご利用ください! ※3 第2回以降は、毎月第1金曜日(第2回は第2金曜日)に開催予定。 第2回:2017/05/12(金)(予定) 第3回:2017/06/02(金)(予定) 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、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。