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5/20 (日)

D56fc65369d9087a3fcfe9ab3ea0dc11 サーバー構築ハンズオン
初心者向けといいつつセキュアなプロトコルまでやる、とってもヘビーなハンズオンです。
  毎回大変ご好評いただいています(!?)サーバー構築ハンズオンですが、2018年もセキュアなプロトコルも含めた【拡大版】として開催しますので、どうぞよろしくお願いします。 ※ ユーザー会の勉強会と、このハンズオンは別物ですのでご注意ください。 ※ -セキュアなプロトコル-を以前に受けた方は、無料で再度ご参加していただいてOKです。(要連絡) ※【拡大版】を以前に受けた方は、無料で再度ご参加していただいてOKです。(要連絡) 内容ですが、これから自宅サーバーをやってみようかなという方や、とりあえず動かしているけれど実際のところ設定が正しいのかどうかわからない、サーバーはどういう手順で構築されているのか理解したい、というような初心者の方向けに、今後導入が当たり前になるセキュアなプロトコルまで一気に扱う とってもヘビーなハンズオン となります。(ホントにヘビーですので、無理かも?と思った方は『ユーザー会の勉強会』をまずはご検討ください) ※HTTP,HTTPS,SMTP,SMTPS,POP3,IMAP4,POP3S,IMAP4S,FTP,FTPSなどを扱います。 『実習組』 の皆さんには、外部に対してVNC接続とSSH接続が出来る環境をインストールしたノートパソコンをご用意いただきまして、こちらで用意しました CentOS7 の基本設定をしながら、『 LAMP 』(Linux、Apache、MySQL、PHP)環境の構築をしていただき、最終的に WordPress でCMSサーバーの構築までをしていただきます。 ※『実習組』の皆さんは各自持込でノートパソコンが必須です。 いずれにしましても自宅サーバーを構築したいという方や、IT系社会人や学生さんで一年目の方などが対象で、インターネットやLinux、サーバーの仕組みや運用、またよく混乱してしまう点などを織り交ぜながら、広く浅くサーバー構築のいろはにほへと…を学べると思います。 【当日のスケジュール】 ・10:00 開場(開始までは接続テストなど、遅くとも10:30までには開始します)  (適時休憩をはさみます) ・19:00 終了(撤収完了予定、進行状況により一時間程度前後する場合もあります) 【条件・必要なもの】 ・参加費用はPaypal決済(希望者には別途領収書発行します) ・ 『実習組』 のみ有線もしくは無線LAN内蔵のノートパソコン(※1) ・ 『実習組』 のみLinuxの多少の経験、ある程度の用語が判る方(※2) ※1 別途事前にメールにてお知らせしますWEBを参照して、VNC、ならびにSSHクライアントをインストールして、VNC接続とSSH接続が出来る準備をしておいてください。また、ブラウザは最新バージョンにしておいてください。ご心配でしたら当日接続確認も可能です。それと、 マウスが別途あるとやりやすい 、と思います。(コピペ作業がメインのため) ※2 ほぼCUI(コマンドライン)での操作となり、エディタをそれなりに多用します。 ハンズオンで講師が使用するエディタはEmacsですが、Vi(Vim)がいいという方はそれでも構いません。いずれにしても最初に少しエディター操作の予習をしておいてください。ちなみに何度も言いますが、 内容も量もとってもヘビー ですので覚悟してください。CUIは無理、でも参加したいという方のみ 『見学組』 をお勧めします。 この勉強会についてのご意見・ご質問などがございましたら、お問い合わせページからお願いいたします。 ( 会場へのお問い合わせはされないようにお願いいたします ) MyDNS.JPのお問い合わせページ http://www.mydns.jp/?MENU=900 ★キャンセルの場合★ ・申込締切日前のキャンセルの場合   キャンセルを確認しましたら、Paypalで返金手続きをさせていただきます。 ・申込締め切り日時を過ぎてからのキャンセルの場合   手数料として半額を差し引いて、Paypalで返金手続きをさせていただきます。 ・開催当日までに連絡なくキャンセルされた場合   申し訳ございませんがご返金はいたしませんのであらかじめご了承ください。 ※いずれの場合にも、Paypalで決済&入金を確認した後になります ※領収書発行希望の場合には別途ご連絡ください(現地にて発行可能の予定) ※キャンセル・参加費用の払い戻しのルールを以上のように変更します  

4/23 (月)

E54e3afb4d5f3257c0e472ba5981f569 SERAKU_みんなの情熱大学
ネットワークの基礎を学べるネットワーク講座 IPアドレスやサブネットマスクといったNW基礎知識を学べる基礎講座です。 NW機器に設定を行い疎通確認を行います。 CCNAの資格を目指そうとしている方、ネットワークの基礎を学ぼうとしている方向けの講座です。 何を持って帰れるのか ネットワークの基本的な知識やNW機器設定方法について講義いたします。 実際に操作し、初めの一歩を体験できます。 情報交換やネットワーキングの機会 講座の後には無料の懇親会を設けています。現役エンジニアとの情報交換の機会に。 軽食とお菓子、アルコール類やソフトドリンクもご用意しています。 途中退出も可能!お時間の許す限りご参加ください。 主な内容 ネットワークについての基本知識 NW機器実機への設定 タイムテーブル 受付時に名刺を1枚頂戴いたします。 受付時間は18:30~19:00になります。 ※遅れて参加も可能です。会場の扉をそっと開けてお入りください。 7F会場の受付でお名前をスタッフにお伝えください。 時間 内容 19:00~21:00 講義 21:00~21:30 懇親会 参加費 無料 懇親会は軽食とドリンクをご用意しています。 事前準備/必要な機材等 特になし こんな人を主な対象としています ネットワークの基本的知識がある方 ネットワークエンジニア未経験者 ネットワークに興味がある方 多くの方にご参加いただきたいと思っています。お気軽に是非ご参加ください♪ 登壇者紹介 寺田健一郎 株式会社セラク ―略歴― 現在セラク名古屋支社にてIT業界未経験者の教育を担当。 ヘルプデスク業務10年・ネットワーク管理者業務3年・サーバー管理者業務1年経験。 開催場所 株式会社セラク 名古屋支社 〒450-0001愛知県名古屋市中村区那古野1-47-1 名古屋国際センタービル 7F 注意事項 受付時に名刺を1枚頂戴いたします。 当日は写真撮影を行います。もし写真撮影NGの方がいらしたら、スタッフまでお申し出ください。 イベント当日の様子は後日なんらかの媒体に掲載させていただく場合がございます。   お申込後、イベント内容は運営都合により変更/キャンセルになる場合がございます。予めご了承ください。 お問い合わせ セラク名古屋支社:[email protected]

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。

3/12 (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。