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1/20 (土)

5749 normal 1515154912 code4mikawa 200x200 Code for MIKAWA (うずらインキュベータ)
どやばい仮想現実! あのVRの伝道師 GOROman さん里帰り! 全国のVRが二川宿へ一堂に会するもんで、みんなで行こまい! イベント概要 本イベントではVR、AR、MRといった最先端テクノロジーに触れて頂くことができます。 イベントでは以下の催事を予定しています。 仮想現実(VR/MR)技術を活用した作品展示 業界最前線で活躍するクリエイターによる講演 作品展示では、様々なVR、MR作品を実際に体験して楽しむことができます。 講演では、業界の最先端で活躍している方を講師として招き、ご講演いただきます。 イベントスケジュール 作品展示(会場:離れ座敷) 11:00~16:30 現在出展を予定している作品は以下の通りです。 来場頂いた方はどなたでも体験頂けます。 「HoloLensの展示」:株式会社 HoloLab 代表取締役 中村 薫 様 「MOVERIO + 土下座アプリ」:日本 Android の会 浜松支部 @macha1972 様 「ルームシミュレータ」:豊橋技術科学大学 水谷研究室 様 「オープンデータ手筒花火」:株式会社ウェブインパクト様 「ただし、真っ二つだぞ?」:豊橋技術科学大学 大村研究室 小柳 陽光様 「VRトヨッキー」:J21 Corporation 広瀬 卓哉 様 ※小さなお子様は眼に負担がかかるため、13歳以上でないと体験頂けない作品もございます。  詳しくは会場展示員にご確認ください。 講演(会場:主屋) 13:20~16:30 ※本ページから事前の参加申込みが必要です。 ・13:20~13:30:開場の挨拶 ・13:30~14:15:「世界で見てきたVR/AR/MR」          株式会社エクシヴィ 代表取締役社長 近藤 “GOROman” 義仁 様 ・14:15~14:30:休憩 ・14:30~15:00:ライトニングトーク ・15:00~15:15:休憩 ・15:15~16:00:「HoloLens/Windows MRが実現する MRの世界」          株式会社 HoloLab 代表取締役 中村 薫 様 ・16:00~16:10:閉会の挨拶 ・16:30~17:00:撤収 ※休憩時間などを利用して作品の鑑賞が可能です。 送迎バス 当日は豊橋駅と駒屋、二川駅と駒屋を結ぶ送迎バスを以下のスケジュールで運行しています。 会場にお越しの際はぜひご利用ください。 豊橋駅 - 駒屋(乗降場所:豊橋駅西口 勢川西駅店前) 10:30~11:00:豊橋駅 → 駒屋 17:00~17:45:駒屋 → 豊橋駅 二川駅 - 駒屋(乗降場所:二川駅北口 ロータリー前) 11:45、12:45、13:45 発:二川駅 → 駒屋 15:10、16:10 発:駒屋 → 二川駅 絶賛募集中!!(稲妻級のライトニングトーク登壇者&作品出展者) あなたの仮想現実に関する熱い想いをライトニングトーク(約10分)しませんか。 また、作品展示も募集しています。 上記いずれも本イベント主旨に沿ったものであれば何でもOKです。 申込みは本ページの参加申込みフォームにて、ライトニングトーク希望または、作品展示希望から申し込みを行ってください。 会場・時間・申し込み数や内容等により、講演会については抽選、ライトニングトークや作品展示は選考とさせていただく場合がございますので、予めご了承ください。 ※作品出展者は10時に会場へお越しください。 ランチ 会場の駒屋には、豊橋産の食材を使った手作りの日替わりランチをお召し上がり頂ける 蔵カフェ「こまや」 がございます。 会場のすぐ近くにはコンビニ等がございませんので、ランチの際はご利用頂くと良いかと思います。 ※ランチには数に限りがございますので、ご注意ください。 参加費 無料(※ランチ、懇親会は除く) 講演・作品展示・ライトニングトークへの参加は、事前に「参加申込み」が必要になります。 申込みは本ページの参加申込みフォームより申し込みを行ってください。 会場・時間・申し込み数や内容等により、講演会については抽選、ライトニングトークや作品展示は選考とさせていただく場合がございますので、予めご了承ください。 お問合せ先 本イベントに関するお問い合わせにつきましては、Code for MIKAWA(contact[a]uzura.org)までご連絡ください。  ※[a]は@に置き換え下さい 主催 Code for MIKAWA(うずらインキュベータ) 協賛 株式会社マップクエスト:GISで社会を豊かに 有限会社Roots7(ルーツセブン):価値を創造するクリエイティブスペース 株式会社ネットコム:人とコンピューターの未来をつなぐ 株式会社ウェブインパクト:「お客さま」の「困った」を便利に。 後援 豊橋市(申請中) ハッシュタグ 本イベントに関するSNSへの投稿の際は以下のハッシュタグでお願いします。 #code4mikawa #ブイアールサンダー ブイアールサンダー SNS キャンペーン 「ブイアールサンダー in 豊橋 2018」の開催に伴い、豊橋名物をゲットできるSNSキャンペーンを実施します! イベント当日の写真を撮って「#ブイアールサンダー」または「 #code4mikawa」のハッシュタグをつけてSNSに投稿すると、先着100名にあの豊橋銘菓をプレゼント! 写真を撮りながら、VRを楽しく体験しよ♪ 参加方法 STEP 1:「ブイアールサンダー」に参加しよう。 STEP 2:当日のイベントの様子に写真を撮り、「#ブイアールサンダー」または「 #code4mikawa」 で投稿しよう! 複数枚でもOK !! Twitter, Facebook, Instagram, WeChat, 微博 が対象だよ! STEP 3:投稿画面を受付に提示で先着100名にあの豊橋名物をプレゼント! 受付場所 「ブイアールサンダー in 豊橋 2018」 受付 ※ おひとり様1つまで ※ 賞品はなくなり次第終了 ※ 自分で撮った写真に限ります。 ※ 当日撮った写真のみ対象です。

1/19 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会 その10&Yahoo! JAPAN による事例発表
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 (最新動向・実践等は、通常会(次回:2018/02/03(予定))で扱います) 今回は、Yahoo! JAPAN との共催です。 Yahoo! JAPAN のデータ&サイエンス事例の発表と軽食と飲み物をご用意した懇親会 を用意しました。 ぜひ、ご参加ください。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会 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『8章 ディープラーニング』です。読書会は今回で終了の予定です。 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) この章ではコードは(ほぼ)出てこないので、今回はハンズオンはありません。 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 Yahoo! JAPAN による事例発表 Yahoo! JAPANのデータ&サイエンス事例を2例発表いたします 「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」 世界最先端技術「液浸(えきしん)」スパコン「kukai(空海)」を紹介します。 この発表は「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」はYahoo! JAPAN Tech Conference 2018の内容を事前に名古屋で先行して紹介する企画です。 「PredNetによる混雑レーダの未来予測」 名古屋オフィスのエンジニアからYahoo! MAPアプリの一機能である混雑レーダの混雑予測をDeep Learningにて取り組んだ内容を発表いたします。 懇親会 分科会終了後(20:30ごろ予定) に同会場で懇親会を行います。軽食、飲み物をご用意しております。 参加者の交流の機会としてぜひご活用ください。 内容 補足 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8章の読み合わせ 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 発表1 PredNetによる混雑レーダの未来予測 Yahoo! JAPAN ID統括本部 三木 勇磨 発表2 kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ Yahoo! JAPAN データ&サイエンスソリューション統括本部 テクニカルディレクター 角田 直行 LT 希望者がいれば※1 連絡事項 懇親会 軽食と飲み物(アルコールを含む)を提供いたします ※1 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 Yahoo! JAPAN 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18:20~18:50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いただき、係員の誘導にしたがってください。 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 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #11 (未定)

12/8 (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9
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:未定)で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『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『7章 畳み込みニューラルネットワーク』の「7.4 Convolution/Poolingレイヤの実装」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 / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) 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(Python+Ruby+Julia+Jupyter)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) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 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7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 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 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18:20~18:50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いただき、係員の誘導にしたがってください。 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。 今後の予定 #10 2018/01/19(金)(予定)

11/10 (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8
08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13回(2017/11/11))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『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『6章 学習に関するテクニック』の「6.3 Batch Normalization」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 / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) 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(Python+Ruby+Julia+Jupyter)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) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 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6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 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 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18:20~18:50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いただき、係員の誘導にしたがってください。 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。 今後の予定 #9 2017/12/08(金)(予定)

10/6 (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7
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:未定)で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『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『5章 誤差逆伝播法』の「5.7 誤差逆伝播法の実装」からです。『6章 学習に関するテクニック』にも突入予定です。 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 / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) 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(Python+Ruby+Julia+Jupyter)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) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 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5章・6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 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 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18:20~18:50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いただき、係員の誘導にしたがってください。 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。 今後の予定 #8 2017/11/10(金)(予定)

9/8 (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6
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12回(2017/09/02))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『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『5章 誤差逆伝播法』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 / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) 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(Python+Ruby+Julia+Jupyter)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) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 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5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 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 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18:20~18:50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いただき、係員の誘導にしたがってください。 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。 今後の予定 #7 2017/10/06(金)(予定)

8/4 (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5
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12回(2017/09/02))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『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『4章 ニューラルネットワークの学習』の「4.4 勾配」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 / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) 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(Python+Ruby+Julia+Jupyter)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) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)、および勉強会用リポジトリ(3章の内容の反映、および MNIST データセット利用スクリプト追加)を更新しました! イメージおよびリポジトリを更新(docker pull ~ / git pull)しておいてください) 内容 補足 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4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 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 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18:20~18:50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いただき、係員の誘導にしたがってください。 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。 今後の予定 #6 2017/09/08(金)(予定)

7/14 (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4
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12回(2017/09 上旬予定))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『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『4章 ニューラルネットワークの学習』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 / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) 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(Python+Ruby+Julia+Jupyter)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) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)、および勉強会用リポジトリ(3章の内容の反映、および MNIST データセット利用スクリプト追加)を更新しました! イメージおよびリポジトリを更新(docker pull ~ / git pull)しておいてください) 内容 補足 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4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 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT1 「AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification」ヤフー株式会社 リードサイエンティスト 田頭 幸浩 様 LT2 希望者がいれば※1 連絡事項 懇親タイム ~21:30 頃まで 片付け ※1 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18:20~18:40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いただき、係員の誘導にしたがってください。 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。 今後の予定 #5 2017/08/04(金)(予定)

7/2 (日)

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☆★☆★☆★ 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。

6/9 (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3
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11回(2017/07/02(日)予定))で扱います) 参加枠について 今回から、参加枠を1つにしました! 会場(会議室)は、入り口で受付票を提示して誘導にしたがってください。 動画配信について 今回は、動画のライブ配信は実施いたしません。 録画して後日公開予定です。 『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『3章 ニューラルネットワーク』の「3.2 活性化関数」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 / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) 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(Python+Ruby+Julia+Jupyter)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) (第2回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ を更新しました(主に Ruby/IRuby の追加)! イメージを更新(docker pull ~)しておいてください) 内容 補足 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3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 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 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18:20~18:40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。 今後の予定 #4 2017/07/14(金)(予定)

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。

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。

2/11 (土)

0d4bfa138ce590a58a38050b57fb80ad 名古屋ゲーム制作部
ビルのセキュリティの関係上、入り口が施錠されておりますので ご参加されたことがなく、12:40~13:00の間に到着が難しい方は [email protected] まで一度ご連絡をお願いいたします。 【告知】名古屋でVRハッカソンやります! 「東京・大阪・石川・岡山・広島・福岡・沖縄」で開催された「某 VR Hackathon」ですが、名古屋ではやっていない!! ということで、『名古屋でVRハッカソン』を2017年3月に開催します!(詳細は後日公開) 名古屋でUnreal Engine 4 のハンズオンやります! 「UE4で開発したこと無いけどVRハッカソン出たい!!」そんな方のために、ハンズオンを開催します! ハンズオンの内容 ※UE4を軽くでも触ったことがある方を対象とした内容となります。 2限目は、UE4とHTC ViveおよびOculus RiftといったVR機材を使用して ・処理速度の対策 ・カメラの考え方・移動 ・モーションコントローラで手元を動かす といった、VR開発をするために知っておいたほうが良い内容の TIPSを行うハンズオンとなる予定です。 ※VR機材につきましては会場で2~3台用意いたしますので 3名程度の交代制での動作確認となります。 持参していただける場合は配置の関係上、事前にご連絡ください。 講師 名古屋ゲーム制作部UE4VRハンズオン担当者 持ち物 UE4およびSteamVRがインストールされたパソコン ※HTC Viveを使用するためにSteamVRが必要となりますので  Steamアカウントを作成の上ダウンロードをお願いいたします。 ※会場はWifi利用可能ですが、データサイズが大きいため、 UE4に関しましては事前にインストールをお願いします。 ○ パソコンについて VRの動作スペックとしてGeForce970以上のGPUを搭載したPCとなりますが 「多少酔いやすくなる・とりあえずの確認用」という前提として「GPUを搭載したPC」をご持参ください。 VRでの動作確認をする際に、所定の位置においてあるVR機器に接続するために移動する必要がありますので、 可能であればGPUの入ったノートパソコンをご持参ください。 スペック確認のお問い合わせは [email protected] までご連絡ください。 UE4の推奨スペックはオフィシャルドキュメントをご確認ください ( https://docs.unrealengine.com/latest/JPN/GettingStarted/RecommendedSpecifications/index.html ) ○ UnrealEngine4のバージョンについて 現在の最新バージョンである4.14.xをインストールしておいてください。 ○ VR機器について ご持参いただける方はご持参ください。 その場合は配置の関係上、事前にご連絡ください。 お持ちではない方用に会場側で2~3台用意しています。 場所 フィーバー柳橋 住所:名古屋市愛知県名古屋市中村区名駅四丁目15番地15号 名古屋綜合市場ビル タイムスケジュール 時間 内容 12:45 - 13:00 開場・受付 13:00 - 15:00 ハンズオン前半戦 15:00 - 15:30 休憩 15:30 - 18:00 ハンズオン後半戦 18:30 - 21:00 懇親会 (任意) 懇親会もやります ハンズオン終了後に懇親会を行います。 当日参加希望を確認致します。 名古屋ゲーム制作部について 東海圏でゲームを作る人がつながれる場所を作りたいなということで 「ゲーム制作に関する、自分の作業や勉強等をする場所」として その時に周りにいる人がゲーム関係者だといいよね、といった会をしています。 基本的には自分の作業を行う場所ですが、交流してみんなでゲームをつくったり、 勉強会等も開いていく予定です。 詳細はFacebookページをご覧ください。 Twitterハッシュタグ #名古ゲ部 その他 その他、ご質問等ありましたら [email protected] までお問い合わせください。