hrs1985 (@hrs1985)


参加する勉強会

10/8 (木)

Ab1cf4ebe356e9da8e5a76f199c095bd COTOBA Agent Developers Community
OSSを利用した対話システムの作り方
まだまだお申込み受付中! ご好評につき、新たにYoutube Live同時配信決定! お申込み受付を継続中です。 右上の「このイベントに申込む」から「参加枠の選択」へ進み、「Youtube Live同時配信参加」をお選びください。ご登録の方にはイベント開催前にURLをお知らせします。 本勉強会の趣旨 自然言語処理や深層学習のOSSが沢山公開され興味はあるけどなかなか取っ付きにくい、という方もいると思います。理解を進める一つの方法としては「実際にOSSを使って何か動くものを作ってみる」というのが良いのではないでしょうか。このウェビナーでは、深層学習を中心とした自然言語処理関連のOSSと対話システムのOSSを利用した対話システムの作り方を解説します。自然言語処理としては深層学習を用いた文書分類、固有表現抽出、機械翻訳に関する技術と具体的な使い方、対話システムとしては全体的な動作原理と作り方を学ぶことができます。自然言語処理や対話システムの技術の理解を深め、これらを道具として使いこなし色々と応用していくためのきっかけにしていただけますと幸いです。もちろん参加は無料です! 対象者 IT分野のエンジニアで自然言語処理や対話システムに興味をお持ちの方。これからそれらの技術を応用して何かを作って見たいと思っている方。これまで当該分野の技術に馴染みの無かった方も大歓迎です。 開催要領 実施日時: 2020年10月8日(木)18時~20時 実施形態: Webinar 形式によるオンライン開催 参加費: 無料 参加の皆様へ事前のお願い Zoom参加枠が満員となりましたので、Youtube Live同時配信参加枠を新たに設けました。ご登録の方にはイベント開催前にURLをお知らせします インターネットが良好に繋がる環境にてご視聴ください 視聴端末(PC/iPad/iPhone/Android)にZoomをインストールの上、サインアップ/サインインして下さい Zoom Webinar の開催の為、参加者の映像・音声は、配信には一切流れませんが、Q&Aで「匿名」のチェックを入れずに質問いただいた場合、お名前がQ&Aに表示されます。 Zoomのダウンロードはこちらから:https://zoom.us/support/download 17:50頃から入室が可能です。 質問がある方は、セッション中にZoomの「Q&A」タブからテキストで入力してください。各セッションの最後の質問コーナーにてまとめて回答致します。 Twitter でのイベントに関する投稿も大歓迎です!→ハッシュタグ #対話システム勉強会 事前のお問い合わせは、developers_community@cotobadesign.com までお願いします。 講師のご紹介 吉野 幸一郎: 2009年慶大環境情報卒.2011年京大情報修士修了.2014年同博士修了.学振PD,奈良先端大助教を経て2020年より理研 ロボティクスプロジェクト 知識獲得・対話チーム チームリーダー.京大博士(情報学).音声言語処理および自然言語処理,特に音声対話システムに関する研究に従事.2013年度人工知能学会研究会優秀賞,2018年度言語処理学会論文賞等受賞.IEEE,SIGDIAL, ACL, 情報処理学会,言語処理学会,日本ロボット学会各会員. 松田 繁樹:2003年北陸先端科学技術大学院大学博士後期課程修了. 同年, (株)国際電気通信基礎技術研究所(ATR)音声コミュニケーション研究所研究員. 2009年より情報通信研究機構研究員. 2014年より(株)ATR-Trek 先進技術開発部課長. 2019年2月よりコトバデザイン. 博士(情報). ロバスト音声認識, 多言語音声翻訳, 言語理解に関する研究に従事. 2010年4月文部科学大臣表彰受賞. 電子情報通信学会, 情報処理学会, 日本音響学会, 言語処理学会各会員. 高山 隼矢: 2017年豊田工業大学工学部卒業.2019年大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻博士前期課程修了.現在,大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻博士後期課程に在学中.自然言語処理,特に雑談対話システムに関する研究に従事. 山上 勝義: 京都大学大学院工学部電気系第二学科卒業。パナソニック(株)にて自然言語処理、音声インターフェース、対話システムの研究開発・製品化に従事。2018年4月にFAQチャットサービスをローンチ。産総研出向(2017/02〜2018/12)にて対話システムの研究に従事。2019年2月よりコトバデザインに参画。対話エージェントのソリューション開発を担当。 勉強会アジェンダ 対話システム入門 勉強会の最初の導入として、対話システムの基本知識をレクチャーします。どのような処理モジュールで対話システムが成り立っているか、それぞれの処理モジュールでどんな処理を行っているかを概説します。 講師: 理化学研究所 ロボティクスプロジェクト 知識獲得・対話分野研究チーム チームリーダー 吉野 幸一郎様 AllenNLPによる自然言語理解機能の実装 対話システムの自然言語理解(NLU: Natural Language Understanding)の機能として、インテント認識とスロット認識の技術と実装のエッセンスを解説します。インテント認識は文書分類、スロット認識は固有表現抽出の技術になりますので、応用範囲が広い技術を学ぶことができます。実装には有名なOSSであるAllenNLPを用います。 講師: 株式会社コトバデザイン プリンシパルリサーチャー 松田 繁樹 OpenNMTによる雑談対話機能の実装 seq2seq モデルによる雑談対話の技術と実装のエッセンスを解説します。OpenNMTという有名な機械翻訳関連のOSSによる実装を説明しますので、機械翻訳の仕組みを学ぶことにもなります。 講師: 大阪大学大学院情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 高山 隼矢様 COTOBA Agent OSSによる対話システムの実装 AIML言語によるルールベースの対話シナリオ実装を中心に、2, 3 の実装を利用して対話システムの構築の過程を解説します。COTOBA Agent OSSだけでも対話システムを作ることができますので、実際に動く対話システムの作り方のエッセンスを学ぶことができます。 講師: 株式会社コトバデザイン プリンシパル・ソリューションアーキテクト 山上 勝義 株式会社コトバデザインについて 私たちは、世界中のクリエイターがAIを対話インタフェースとして自由にコンテンツ開発できる世界を作ること、対話インタフェースを通じてより便利で彩りのある生活を実現することを目指して、対話コンテンツ開発プラットフォームの研究・開発を行なっています。


過去の勉強会

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。

6/15 (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 グルーブさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「第20回勉強会 Watson API を使ったセッション・ハンズオン」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/127563/ ■場所 居酒屋 哉月 愛知県名古屋市中区栄5-3-4 栄ゴールドビル 1A ■時間 17:00-19:00 ■料理 3500円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

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 groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、「人工知能といったらワトソン!」ということで、IBM ワトソンの Watson API を使ったセッション・ハンズオンを行います。 セッション・ハンズオンはIBMの方に来て頂き行なって頂きます! IBM ワトソンも実は、APIを使ったサービスを提供してくれています。 IBM ワトソンと言ったら、人工知能の代名詞のような存在で、その人工知能を手軽に利用できるんですね。 ワトソンの人工知能のサービスを手軽に利用でき、かつ、東京でしか聞けない内容を名古屋で聴けます。 ぜひ、ご参加ください! ハンズオン・セッション資料 https://speakerdeck.com/kyokonishito/lets-use-watson-at-nagoya https://speakerdeck.com/kyokonishito/watson-studio-watson-api-hands-on 準備 勉強会用のIBM Cloudアカウント作成は以下のURLからお願いします: https://ibm.biz/BdzB7N 取得方法のガイドはこちら(動画): https://youtu.be/Krn1jQ4iy_s?t=44 (動画は https://ibm.biz/BdzB7N にアクセス後の部分から開始するようになっています。 アカウント作成のURLは動画のものではなく https://ibm.biz/BdzB7N からお願いいたします) 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。 antimon2: Julia v1.2 の紹介(仮) alex: Fast.ai について(仮) Watson API とIBM Cloudで作るLINE Bot(仮) 時間割 13:00-16:00 Watson Studioのjupyter notebookを使用したWatson APIのハンズオン 16:10-16:20 発表 antimon2 - Julia v1.2 の紹介(仮) 16:20-16:30 発表 alex - Fast.ai について(仮) 16:30-16:40 発表 KMiura - Watson API とIBM Cloudで作るLINE Bot(仮) 16:40-16:50 発表 yuji38kwmt - AnnoFab使って、機械学習してみた(仮) 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 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 connpassより申し込みを行っていただきます。 下記よりお申し込みください。 https://machine-learning.connpass.com/event/129961/ ※当日参加はできませんので、ご了承ください。 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。

2/2 (土)

1c45836181307ef29338a1e3f6902df3 JuliaTokai
概要 Julia は、技術計算を得意とする新しい汎用プログラミング言語です。 動的言語の柔軟性をもちつつ、LLVMをベースにしたJITコンパイラを備えており、C言語などにも匹敵する実行速度を誇ります。 JuliaTokai は Julia言語 の普及と情報共有を目的とした、東海地方のユーザグループです。企業・アカデミアを問わず皆さまの参加を歓迎します。 イベント内容 Julia に関すること、ということ以外に 特にテーマは決めません(重要)。 当日最初に、自己紹介と「今日やりたいこと」を聞く予定です。 もくもくと Julia プログラムを書いたり、Julia のことで分からないことを質問・相談したり、何か「Julia でやってみた」等発表したいことがあればそれも大歓迎です(大画面モニタあります)。 後はその場の流れでその日の内容を決めていきます(何もなければもくもく会になります)。 行動規範 ゆるーいイベントではありますが、参加者には Julia の コミュニティ規範 は尊重していただきます。 特に、個人の属性や嗜好に関するハラスメントは一切認められません。 持ち物 Julia が実行できるPC、もしくは無線LAN接続が可能なPC(必須) 発表したい人は、発表資料等 会場 有限会社 来栖川電算 会議室(+ラウンジ) 名古屋市中区新栄1-29-23 アーバンドエル新栄2階 電源・Wi-Fiあり 大画面モニタあり(50インチ/70インチ、HDMI接続) 懇親会等 イベント後に有志で懇親会も考えています(未定)。 駅前のファミレスか会場付近の飲食店で食事をしながら歓談しましょう。 当日参加確認をします。

12/1 (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 グルーブさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「第18回勉強会 TensorFlow Hub ハンズオン と SageMakerの紹介」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/104440/ ■場所 世界の山ちゃん 栄店 愛知県名古屋市中区栄4-16-24(水亀パーキングビル 2F・3F) ■時間 17:00-19:30 ■料理 3000円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

9/15 (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 グルーブさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「機械学習 名古屋 第17回勉強会 GAN と親しもう!」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/94992/ ■場所 世界の山ちゃん 栄店 愛知県名古屋市中区栄4-16-24(水亀パーキングビル 2F・3F) ■時間 17:00-20:00 ■料理 3000円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

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 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前半 GAN 勉強会、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. GAN 勉強会 今流行りの GAN について、みなさんどれくらいご存じでしょうか? 例えば、リアルな画像生成や、画風変換、音声の生成など、幅広い分野で応用されている機械学習の手法です。 今回はこの GAN について、実際に手を動かしてもらいながら、基礎的なところから解説していきたいと思います。 GAN に初めて触れる方も安心して参加していただけます。終わる頃には GAN とお友達になっていることでしょう! レジュメ 《準備中》 環境等 《準備中》 資料 《準備中》 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。 antimon2: Julia v1.0 の紹介(仮) ToshiakiSakurai: 転移学習の可能性を追いかけよう! kiyota: cycleGAN 時間割 13:00-14:30 GAN 勉強会 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 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が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。 懇親会はイベントページを作成して事前申し込みとします。 懇親会ページ作成後、メールにて告知します。 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。

6/30 (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 前回に続き、OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオンを行います。 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。前回はこの 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した。 今回はそれをもう少しだけ掘り下げてみたいと思います。 環境等 以下の環境を前提とします(前回とほぼ同じです): Dockerを利用しない場合 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。 macOS の場合 ※Python 等は事前にインストールしておいてください。 brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget ubuntu14.04/16.04 の場合 ※Python 等は事前にインストールしておいてください。 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 Windows の場合 以下のいずれかの方法を選択してください: VirtualBox (等の仮想環境)上に Ubuntu をインストールしてそこに環境構築する WSL + Ubuntu をインストールして、その上に環境構築する ↑環境構築手順をまとめました → WSL+ubuntu18.04+VcXsrv+OpenAI Gym 動くまでのメモ python環境は次が必要です。 Python 3.x (3.6 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 でダウンロードしてください。 注意点: Docker 利用の場合、GUIによる学習の確認が出来ません。 ハンズオン資料 資料 https://qiita.com/antimon2/private/5c4f11acb84a0089b5e7 プログラム https://github.com/mlnagoya/MLN_201806 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。 前回のハンズオン資料 資料 https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed プログラム https://github.com/n-kats/MLN_201804 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。 antimon2 Julia で強化学習(仮) hashikawa プログラミング教育とAIの導入 nishie 岡山から飛入り!建築業界もAIが欲しいぜ! 時間割 13:00-15:00 ハンズオン(休憩含む) 15:00-15:30 hashikawa プログラミング教育とAIの導入 15:30-15:50 antimon2 Julia で強化学習(仮) 15:50-16:10 nishie 岡山から飛入り!建築業界もAIが欲しいぜ! 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 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。 懇親会は下記イベントページより申し込みをお願いします。 https://machine-learning.connpass.com/event/91704/ 当日の申し込みは行えませんのでご了承ください。 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。

2/3 (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. CIFAR-10のハンズオン CIFAR-10画像データセットは小さいサイズのカラー画像のデータセットです。 画像サイズは32 x 32px 10クラスの画像がそれぞれ6000枚、計60000枚の画像がある そのうち50000枚が学習データ、10000枚がテストデータ クラスはairplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck 今回はこのデータセットを題材に、TensorFlow/TensorBoard の使い方、CNN(畳み込みニューラルネット)の基本を抑えよう!というテーマでハンズオンを行います。 環境等 以下の環境を前提とします: Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨) TensorFlow v1.3.x 以降(なるべく最新) TensorBoard(任意、TensorFlow と同時にインストールされていればそれでOK) Jupyter notebook(任意、あると便利) ※TensorFlow 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。  (前回の勉強会で準備した Docker イメージ でもOK) ハンズオン資料 ハンズオン資料 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。 antimon2 (未定、たぶん Julia 関連) 《スポンサーLT》Forkwell サービスの紹介 時間割 《準備中》 会場について ※前回と会場が異なります。ご注意ください。 オフィスパーク伏見・りそな名古屋ビル 8B 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。