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6/1 (土)

B84d9ab0ba61de0092d3a8a22ddeaddf Python東海
ビアバッシュLT大会!
勉強会について Pythonについてゆるーく勉強する会です。 今回の内容について 今回はビアバッシュ形式での開催です。 お酒を飲みながら気軽にワイワイガヤガヤ発表して学びましょう。 申し込みについて お酒を飲みながらの開催となります。(ソフトドリンクもありますが、費用は変更いたしません。) キャンセルをされる場合には必ず開催4日前の5月28日までにキャンセルをお願いします。 ※キャンセル可能日以降のキャンセルや当日欠席された場合、次回以降の勉強会への参加をお断りする場合がございます。 お車でお越しの方は飲酒をご遠慮ください。 会場について 大衆酒場 クロカル 熱田本店 愛知県 名古屋市熱田区 神宮 3-2-7 交通手段 地下鉄 名城線 「神宮西駅」2番出口より 徒歩10分 名鉄 「神宮前駅」より 徒歩5分 JR 「熱田駅」より 徒歩5分 コース内容 《お料理》 ■小鉢 ■のりサラダ(キャベツ・トマト・キュウリ・のり) ■ナス揚げ浸し ■竜田揚げ ■鶏焼き5種又は白湯鍋(※白湯鍋は季節限定) ■茶漬け 《飲み放題》 L.O.30分前 ■アサヒ生ビール ■クロカルレモン ■こッカハイボール ■黒霧島 ■いいちこ ■濃厚梅酒 ■ワイン赤・白 ■コーラ、カルピス、ジンジャエール ■緑茶、ウーロン茶 その他 プロジェクターあり wi-fiなし 飲食物持ち込み不可 会場内は禁煙です 時間割 当日変更となる場合もあります。 なお会場は12:45頃には入場できるようにする予定です。 時間 内容 12:45 - 13:15 開場&準備 13:15 - 13:30 Python東海説明・自己紹介 13:30 - 16:00 LT発表大会 16:00 - 16:15 片付け&撤収 発表について 発表時間はLTベースとなりなすので、5~10分程度でお願いします。 発表枠は当日募集しますが、事前に連絡していただけた方を優先しますのでご了承ください。 事前連絡はコメント欄に書いていただければ対応します。 発表枠 未定 持ち物 年齢確認ができる物 (受付時に確認させて頂くことがあります) Pythonが実行できるPCもしくは無線LAN接続が可能なPC(無くても参加は可能ですが、その場で試せたりできるのであったほうがよいです。) 可能であれば電源タップを持ってきていただけると助かります。 懇親会について 飲みながらなので開催予定はないです。

5/16 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その14
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 有限会社 来栖川電算 会議室 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

2/8 (金)

33623153cdfb61776cc3ada1fa69b1f9 エコモット株式会社
セミナー概要 ビジネスモデル変革や生産性向上のためにIoT/AIを活用する取り組みは「デジタルトランスフォーメーション」とも呼ばれ、ビジネスシーンにおいても日常的に使われはじめています。 本セミナーでは、IoT専業インテグレーターとして多数の顧客向け開発を経験する一方で、複数のIoTサービスを自社で展開する当社独自の視点で、サービス利用者から見たIoT/AIのあるべき姿を考えます。 顧客あるいは自社の「デジタルトランスフォーメーション」を考える上でのつまづきポイントを共有するとともに、LPWAやAIエッジカメラなどの新しい取り組みのご紹介を通じて、ビジネスの変革に向けたアイディアを一緒に形にしていきましょう! 対象者 これからIoTシステムのビジネスを始めようとお考えの方 AIとIoTの効果的な連携についてヒントを知りたい方 IoT/AIの実際の運用事例を知りたい方 タイムテーブル 13:40 受付開始 14:00 第1部「多数の実践事例から考える 利用者目線のIoT/AI活用とは」 14:45 休憩 14:50 第2部「IoT/AI/LPWA関連製品のご紹介」 15:20 第3部「IoT事例のご紹介」 15:55 質疑応答 16:00 終了 登壇者 エコモット株式会社 経営企画部 マーケティンググループ マネージャー 國塚 篤郎 主催 エコモット株式会社 https://www.ecomott.co.jp/ 注意事項 当日は受付にてお名刺を1枚頂戴いたします。 会場後方から撮影したセミナー中のお写真をSNS等で投稿させて頂く場合があります。 本セミナーでいただいた内容は、弊社の個人情報保護方針に基づき適切に管理いたします。エコモットの個人情報保護方針についてはプライバシーポリシーをご覧ください。

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 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 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。

6/22 (金)

357597bac4890e23f0a2ff38f3a42488 ABEJA Cloud AI Night
AI Meetup! 初回の想定外の盛り上がりに続き2回目!
今年は「AI民主化元年」。今回は社会実装例をメインディッシュに。 概要 ABEJAが主催する「ABEJA Cloud AI Night」は、「スケールするAI」をテーマにしたエンジニア向けトークイベントです。 東京で定期的に開催しておりますが、3月には初の名古屋開催。その際の反響の大きさに主催側も驚き、その場で6月開催を決定! (このムーブメントは広島へも波及しているとの噂です。) 西川コミュニケーションズは「ここ」が名古屋での "AIのメッカ" となるよう引き続き活動してまいります。 5月の東京での回は、ABEJA新オフィスにて「医療とディープラーニング」をテーマに"濃い"勉強が開催されました。 今回は、ディープラーニングの社会実装の必要性が高まりつつある中、実践中心のセッションです。 AI界隈の東京の最新情報を取り入れながら、地元名古屋でのAIを盛り上げて行くため、AI活用にご興味のある皆様と一緒に、深く、そして将来についてディスカッションする機会にできればと思いますので、奮ってご参加ください。 また、本イベントでは学習をしていただくと共に、参加者と登壇者のコミュニケーションを深めていただくために懇親会にもご参加をいただくことを前提としたチケットのみをご用意しております。 開催概要 日時 2018年6月22日(金) 19:00〜(18:30〜 受付開始) 場所 西川コミュニケーションズ株式会社 名古屋本社名古屋市東区東桜2-11-16 西川ビル(地下鉄桜通線 高岳駅から徒歩5分) 参加費 1,000円(懇親会費を含みます) タイムテーブル 時間 概要 登壇者 18:30 開場・受付開始 19:00 開始・会場案内 19:05 「人工知能の目による検品自動化」~生産現場で価値を生むAIシステム~ 武蔵精密工業株式会社AIプロジェクト 村田 宗太さん 19:30 ワークスタイル変革におけるAIの活用事例 3連発! 株式会社日立ソリューションズライフスタイルイノベーション本部主管技師長 伊藤 直子さん 19:55 LT1 非AI系エンジニア1ヶ月チャレンジ! AI関連技術で案件提案、デモ&実装するまで アントベアクリエイツ合同会社代表 森田 諭さん 20:05 LT2JDLA E資格試験について 日本ディープラーニング協会PC委員会 20:15 GTC18 recap 株式会社ABEJAMarketing Director 小島 英揮さん西川コミュニケーションズ株式会社AI事業開発室 伊藤 明裕さん 20:30 懇親会(飲み物と軽食を用意します) 21:30 解散・撤収(みんなで片付け) 参加について 参加費+懇親会費として 「1,000円」 必要となり、チケットは本1種類のみです。懇親会まで参加して、登壇者の方や参加者の方とコミュニケーションの場としていただけたらと思っています。 参加費は 「事前支払い」 になりますのでご協力お願いいたします。PayPalアカウントが必要です。 都合が付かなくなった場合は早めの 「キャンセル処理」 をお願い致します。 キャンセルの場合でも 「参加費の払い戻しは行いません」 のでご承知おきください。 受付で申し込み時のお名前を確認させていただきますので、「名刺2枚(内1枚は名札用)」をご準備ください。 注意事項 本イベントは有志のイベントとなり、勧誘、営利、宣伝、ヘッドハンティング等を目的とした参加はお断りをさせていただくことがあります イベントタイムテーブルは予告なく変更となる場合があります。予めご了承ください。 会場の設備、備品を汚損、破損、または紛失された場合はその損害を賠償していただきます。 乗り物を運転される方へもアルコールの提供ができません。ご理解ご協力の程よろしくお願いいたします。 貴重品の管理は各自でお願いいたします。万一盗難・紛失等の事故が発生しても、主催者では一切責任を負いません。 主催 ABEJA & NICO 有志

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。

3/20 (火)

357597bac4890e23f0a2ff38f3a42488 ABEJA Cloud AI Night
AI Meetup! ABEJA Cloud AI Night、ついに名古屋開催!
AI界隈、東京の今。《re: SIX2018》 一方名古屋では? ※※エントリーができないとの報告をいただきまして、確認したところPaypal側の確認が未完了でした。ご指摘ありがとうございます!!会場支払いにて受付再開いたします。※※ 概要 ABEJAが主催する「ABEJA Cloud AI Night」は、「スケールするAI」をテーマにしたエンジニア向けトークイベントです。 東京で定期的に開催しておりますが、今回、ABEJAが名古屋オフィスを置く西川コミュニケーションズとの共催で、名古屋開催が実現しました。 西川コミュニケーションズはこれを手始めとして「ここ」が名古屋での "AIのメッカ" となるよう活動してまいります。 ABEJAは、2018/2/22に開催された「SIX2018」を機にPhase2へと移行、ロゴも一新しました。 今回のCloud AI Nightは、「re:SIX2018」と題しこのイベント報告から始まります。 そして、地元名古屋でも進んでいる、AI開発事例等についてのセッションに続きます。 AI界隈の東京の最新情報を取り入れながら、地元名古屋でのAIを盛り上げて行くため、AI活用にご興味のある皆様と一緒に、深く、そして将来についてディスカッションする機会にできればと思いますので、奮ってご参加ください。 また、本イベントでは学習をしていただくと共に、参加者と登壇者のコミュニケーションを深めていただくために懇親会にもご参加をいただくことを前提としたチケットのみをご用意しております。 開催概要 日時 2018年3月20日(火) 19:00〜(18:30〜 受付開始) 場所 西川コミュニケーションズ株式会社 名古屋本社名古屋市東区東桜2-11-16 西川ビル(地下鉄桜通線 高岳駅から徒歩5分) 参加費 1,000円(懇親会費を含みます) タイムテーブル 時間 概要 登壇者 18:30 開場・受付開始 19:00 開始・会場案内 19:05 AIの流れ〜SIX2018サマリ(re:SIX2018) 株式会社ABEJAMarketing Director 小島 英揮さん 19:35 人工知能技術をビジネスに実装する3つの方法 株式会社トライエッティングCEO 長江 祐樹さん 19:55 Watson活用によるコンタクトセンター業務の変革 木村情報技術株式会社AI事業部 森 祐二さん 20:15 JDLA 初の"G検定"はどんなだったか。 西川コミュニケーションズ株式会社AI事業開発室 伊藤 明裕さん 20:30 懇親会(飲み物と軽食を用意します) 21:30 解散・撤収(みんなで片付け) 参加について 参加費+懇親会費として 「1,000円」 必要となります。ぜひ懇親会まで含めてご参加ください。 懇親会ではアルコール類の提供を予定しています。 参加費は 「当日会場支払い」 となります。ご協力お願いいたします。お釣りのいらないようご用意ください。 都合が付かなくなった場合は、connpass上よりキャンセルの処理をお願いいたします。 受付で申し込み時のお名前を確認させていただきますので、「名刺1枚」をご準備ください。 注意事項 本イベントはAIの興味を持つ方向けの勉強会であり、勧誘、営利、宣伝、ヘッドハンティング等を目的とした参加はお断りをさせていただくことがあります。 イベントタイムテーブルは予告なく変更となる場合があります。予めご了承ください。 会場の設備、備品を汚損、破損、または紛失された場合はその損害を賠償していただきます。 乗り物を運転される方へもアルコールの提供ができません。ご理解ご協力の程よろしくお願いいたします。 貴重品の管理は各自でお願いいたします。万一盗難・紛失等の事故が発生しても、主催者では一切責任を負いません。 主催 ABEJA & NICO 有志

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。

9/9 (土)

人工知能の基本と、ビジネスシーンでの活用事例を
人工知能の基本と、ビジネスシーンでの活用事例を中心に、各業界での現在の事業への利用のヒントになるよう今可能な人工知能の技術的な話などをお話ししていきます。 もっと身近にAI情報を。ということで、我々N2iは名古屋エリアで人工知能に関するセミナーを実施。ぜひお気軽に申し込みくださいませ。 ■セミナー内容 AIブームの背景 AIについての基本知識 AIができること AIを使った解析 活用国内事例 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 主催 :人工知能・WebプロモーションのN2i inc. 人工知能の受託開発のご相談は下記問い合わせフォームまで https://n2i.jp/ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

9/2 (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. Google の機械学習APIを使ったハンズオン 前回の東建ホールの大発表会で、Google、Microsoft、ドコモ等の機械学習APIを使った発表がありました。 非常に興味深い内容の発表でしたが、今回は、Google APIを使ったハンズオンを行いたいと思います。 普段、API等は使わずに自作の機械学習プログラムを使用している方も多いと思いますが、APIを使った手軽な機械学習をお試しください。 https://cloud.google.com/products/machine-learning/?hl=ja のサービスを利用します。 クレジットカードの登録が必要です。下記 ハンズオン資料 (1) の 0. GCP ML サービス無料トライアルを開始する を参考に『無料トライアル』のサインアップまでは勉強会開始前までに済ませてください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 (1) ハンズオン資料 (2) ハンズオン資料 (3) 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。 櫻井  ドイツのIndustry4.0戦略、CeBITの報告 antimon2 NGK2017Bの告知 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 各自でハンズオン 14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答 15:00-     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。

5/29 (月)

9e63bb1f875a5da969b6c2294095399d Bluemix Users Group
はじめに IBM Bluemix 勉強会は、IBMクラウド Bluemixの機能や使い方&Tipsをユーザーグループのみなさん、もしくはベンダーからご紹介をし、ユーザー同士&ベンダーとの議論ができる「語り合う場」として開催しております。 インフラエンジニアも、開発エンジニアも、営業の方も、そうでない方も、クラウドに興味のある方の参加をお待ちしております。 概要 今回の勉強会は、3テーマ「コンテナーとNode.js」、「OpenWhisk」、「Watson API」をオムニバス形式で、3名の方を招きしてご講演いただきます。 主催 Bluemix Users Group 名古屋支部 日時 2017/5/29(月)19:00 - 20:20 (受付: 18:30 - 19:00) 懇親会: 20:30~ 場所 日本IBM名古屋事業所 愛知県名古屋市中区錦3-1-1 十六銀行名古屋ビル 4F (入館に氏名と会社名が必要になります。申込時に登録をお願いします) 参加費 勉強会: 無料 懇親会: 3,000円前後 ※近くの居酒屋で行う予定。 アジェンダ 時間 タイトル 18:30 受付開始 19:00 Bluemix Users Groupのご紹介 株式会社セントラルソフトサービス 花木 篤 19:10 コンテナーとNode.jsを使ったアプリの構築事例 日本情報通信株式会社 山口 拓也 19:30 OpenWhisk 話題のサーバレスプラットフォームの勘所(簡単な概要からユースケースの紹介) 日本情報通信株式会社 常田 秀明 19:50 Watson Visual Recognition API と Node-RED で顔認識アプリを簡単に作成する 日本アイ・ビー・エム株式会社 萩野 泰士 20:20 退出 諸注意 入館に氏名と会社名が必要になります。申込時に登録をお願いします。 プログラム内容は予告なく変更する可能性があります。