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11/9 (土)

B5575e68d7c22c038662709c7d7464a5 Rakuten Tech Nagoya
Rakuten Technology Conference 2019 楽天テクノロジーカンファレンス2019@楽天名古屋支社 名古屋支社では独自コンテンツで開催しておりますが、今年は例年にも増して魅力的なセッションが盛りだくさん♪ 弊社エンジニアのセッションに加えて、 昨年に続き、ゲストスピーカーとして株式会社パソナテックの夏谷実様よりご講演をいただきます。 ランチ、懇親会には飲み物や軽食を用意しております。 懇親会は退席自由で乾杯だけ参加!でも大丈夫です。お気軽にご参加ください! Rakuten Technology Conference 2019 @ Rakuten Nagoya Branch Office Rakuten Nagoya has been delivering its unique content every year. Continuing this trend in 2019 as well, Rakuten Nagoya comes back with yet another jam-packed day full of captivating contents. In addition to sessions conducted by Engineers at Rakuten, like last year, there will be a special session by guest speaker from Pasona Tech, Inc., Mr. Minoru Natsutani. We have prepared free lunch as well as free drinks/snacks for After-Party. Please feel free to leave the After-Party at any given time. 開催概要 / Event Overview 開催日 / Event Date 2019/11/09 (Sat) 開催時間 / Event Time 11:00 スタート(10:30受付開始) / 11:00 Start (10:30 Reception) 場所 / Venue 愛知県名古屋市中区栄1-12-17 富士フイルム名古屋ビル 13F (楽天名古屋支社) Aichi-Ken, Nagoya, Naka-ku, Sakae 1-12-17 FujiFilm Nagoya Building 13F (Rakuten Inc.) 定員 / Seating Capacity 50名 / 50 people 参加費 / Entrance Fee 無料 / Free ランチ・懇親会費無料!/ Free Lunch & After-Party! 電源/WiFiあり / Power/WiFi Available ノベルティあり / Free Novelties 営業目的などのご参加はご遠慮ください。/ Please refrain from promoting business activities. タイムスケジュール / Time-Schedule 時間 スピーカー 言語 コンテンツ 10:30 - 11:00 - - 開場・受付 11:00 - 11:20 野澤 広子 (楽天株式会社) / Hiroko Nozawa (Rakuten, Inc.) JPN/ENG Opening Session 11:20 - 12:00 Chhabra Aman (Rakuten, Inc.) ENG How we build creative global teams at Rakuten? 12:00 - 13:00 - - ランチ / Lunch (13時まで飲食可となります)(Allowed to have lunch until 13:00) 12:20 - 12:55 MICKEY MIKITANI (Rakuten, Inc.) ENG Keynote Speech (Streaming) 12:55 - 13:20 Hirano Miku (Founder & CEO of Cinnamon) ENG Keynote (Streaming) 13:30 - 14:15 河村 真 (楽天株式会社) / Makoto Kawamura (Rakuten, Inc.) JPN/ENG 楽天市場で使われている技術、エンジニアに必要なコアスキルとは Technology used in Rakuten, core skills needed for software engineers 14:30 - 15:15 夏谷 実 (株式会社パソナテック) / Minoru Natsutani (Pasona Tech, Inc.) JPN AutoMLとQumicoを使って、ラズパイでディープラーニングを動かす話 Using AutoML & Qumico to run Deep Learning on Raspberry Pi 15:30 - 16:00 朴 鈺 (楽天株式会社) / Pak Gyoku (Rakuten, Inc.) JPN/ENG 名古屋開発サービスをよりよくするために 16:00 - 18:00 - - 懇親会(※希望者)いつでも途中退場可能です. After-Party(※For Interested People) You can leave at anytime you want. コンテンツ紹介 / Contents Introduction ●楽天市場で使われている技術、エンジニアに必要なコアスキルとは / Technology used in Rakuten, core skills needed for software engineers セッション概要 / Session Overview 13:30 - 14:15 楽天市場のサービス開発ではどんな技術が使われているのだろう?他のIT企業とはどう違うのか。 新しい技術も取り入れていくが取捨選択も必要である。楽天市場のサービス開発では何が重要でどういう技術を選び、それを使うスキルをどう磨いているのかを紹介する。後半では楽天にとどまらずこれからのソフトウェアエンジニアが活躍するために重要なコアスキルとは何かについて考える。 What technologies are used in the “Rakuten Ichiba” development? How different are they from other IT companies? We always try to introduce new technologies but we are also selective. In this session, what is critical in Rakuten and how our engineers are building skills around it are explained. Also, this session touches upon what will be the commonly important skills of software engineers in the industry. スピーカー紹介 / Speaker Introduction 河村 真 (楽天株式会社) 楽天株式会社 ECマーケットプレイス開発部 ヴァイスジェネラルマネージャー 多国籍企業での大規模ソフトウェア開発の各種マネージメントやスタートアップのCTOを経て2018年楽天株式会社入社。現在楽天市場サービスのアーキテクチャおよび次世代プラットフォームの開発推進を担当。 Makoto Kawamura (Rakuten Inc.) Vice General Manager, EC Marketplace Development Department Joined Rakuten in 2018 after experiencing CTO of EC start-up and various management roles in large scale software development organizations in MNC. Currently responsible for architecture and next-generation platform development of Rakuten Ichiba service. ●AutoMLとQumicoを使って、ラズパイでディープラーニングを動かす話 / Using AutoML & Qumico to run Deep Learning on Raspberry Pi セッション概要 / Session Overview 14:30 - 15:15 2019年7月に、パソナテックで開発したQumicoをオープンソースとして公開いたしました。 https://www.pasonatech.co.jp/workstyle/column/detail.html?p=2113 Qumicoは、組込み向けのDeep Learningフレームワークとして開発され、業界標準のONNXフォーマットから、組込み向けのC言語を出力します。 移植性の高いC言語を出力するため、組込み向けのCコンパイラを使用して簡単にコンパイルし、プログラムを実行できます。 今回の発表では、Google社のCloud AutoMLの技術とQumicoを組み合わせた手法を紹介します。Deep Learningの学習にAutoMLを使用することで、 特別な知識が無くても簡単に学習済みのモデルを作ることができます。また、量子化、プルーニング、ARM向け最適化などの技術を使い、ラズベリーパイ上でどこまで動かせるかを発表します。 Qumicoを使用することで、モデルの学習から組込み向けの最適化まで専門知識がなくても簡単に動かせるようになります。 URL: https://www.pasonatech.co.jp/workstyle/column/detail.html?p=2113 Qumico developed by Pasona Tech, Inc. was made available to the public as Open Source in July 2019. https://www.pasonatech.co.jp/workstyle/column/detail.html?p=2113 Qumico, developed as a Deep Learning framework for embedded software, takes industry-standard ONNX format as input & outputs C language program intended for embedded software. As it outputs the C language program which is known for its high portability, C compiler for embedded software can be used for compilation & running the program easily. This presentation will introduce the technique of using Google's Cloud AutoML technology along with Qumico. By using AutoML for Deep Learning, even without any special training, an already trained model can be produced. Moreover, the speaker will talk about the scope of using Raspberry Pi for running Deep Learning using Quantization, Pruning, Optimization for ARM, etc. From Model Training to Optimization for Embedded Softwares, Deep Learning can be run easily with the help of Qumico, even without any training data or knowledge. URL: https://www.pasonatech.co.jp/workstyle/column/detail.html?p=2113 スピーカー紹介 / Speaker Introduction 夏谷 実 (株式会社パソナテック) 株式会社パソナテック IoEソリューション事業部 Qumicoプロダクトマネージャー 2013年パソナテック入社。半導体開発から、組込Deep Learning、データサイエンティストと幅広い業務をこなす。現在は自社プロダクトQumicoのプロダクトマネジャーとして組込Deep Learningの普及と人材育成を狙う。 Nastutani Minoru (Pasona Tech, Inc.) Pasona Tech, Inc., IoE Solutions Business Department, Qumico Product Manager Joined Pasona Tech, Inc. in 2013. From Semiconductor Development to Embedded Deep Learning, he works with Data Scientists & holds various kinds of responsibilities. Presently, as a Product Manager for Qumico, he strives towards Human Resource Cultivation & the spread & adoption of Embedded Deep Learning. 入場方法 / Regarding Admission 当日10:00-18:00の間は、ビルの出入口に警備員が待機しています。 お越しの際は、楽天テクノロジーカンファレンスでご来場の旨をお伝えになったうえで、ご入場ください。 On event day 10:00 - 18:00, there will be a security guard present at the building's main gate. Kindly inform the security guard about your visit to Rakuten Technology Conference (13F) when entering. link Official Site Facebook Twitter 楽天グループオフィス入館規約 / Rakuten Group Office Admission Rules 楽天グループオフィスへの入館にあたり、情報の取扱いについて定めた項目にご了承いただく必要がございます。 ご一読いただき、下記の同意欄に必要事項をご記入お願いいたします。 何卒ご理解賜りますよう宜しくお願い申し上げます。 楽天グループオフィスの入館により、知り得た楽天グループの全ての機密に属する情報の無断使用及び第三者等への漏洩を行わないこと 許可のない撮影及び録音を行わないこと 所定の場所以外に立ち入らないこと 前項に反したことにより楽天グループに損害が発生した場合には、損害賠償請求に応じるべきこと なお、ご入力いただきました個人情報、及び防犯のため館内に設置しておりますビデオカメラにより記録される個人情報は、 当社において厳正に管理し、楽天グループの入退館管理及び情報管理の目的でのみ使用します。 また、同意いただいた内容は、同意者本人のみならず、同伴者すべてに適用されます。 上記の内容を理解し、同意の上入館します。 (登録時のアンケートでチェックをONにしてください。) When you enter any of the Rakuten Group Offices, it is necessary to be aware of the items specified for the handling of information. Please read the following items before joining the tech conference. Thank you for your understanding. By entering any of the Rakuten Group Offices, all information belonging to the Rakuten Group that is known to the Group shall not be used without permission and shall not be leaked to third parties. Inside the office, please do not record or take photos without permission. If you want to enter a place other than the designated one, please ask for permission first. Should damage be caused to the Rakuten Group by violating any of the above, a claim for damages shall be made. Besides, personal information provided by guests, as well as personal information recorded by the camera is strictly managed by the company and is used only for the purpose of entering and leaving the Rakuten Group and information management. In addition, the contents of the agreement will be applied not only to the person who agrees but also to all accompanying persons.

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。