nharu1san (@nharu_13)


参加する勉強会

7/30 (月)

A0f8ecfff28bcc54175d506e92d91c9b Nagoya Frontend User Group
名古屋でもVue.js / Nuxt.jsを語らナイト
Vue.js Night Nagoya 名古屋でもVue.jsやNuxt.jsの話がしたい!という気持ちで開催します! Vueをつまみにワイワイやりましょう。 参加登録前にイベントページ下部のアンチハラスメントポリシーをご確認ください。 登壇枠 Vue.jsやNuxt.jsに関することなら何を話してもOK! 1人持ち時間は10分です。質問や交代時間を考慮して15分抑えています。 登壇枠で申込まれた方は、ころちゃん(@corocn) まで発表タイトルをDMしてください。申込時には未定でもかまいませんが、仮タイトルだけでも貰えると嬉しいです。 タイムテーブル 時間 内容 発表者 19:00 開場 19:30 挨拶 19:30 Awesome Nuxt @corocn 19:45 Web Components with Vue.js 2018 @takanoripe 20:00 async components Brandon Pittman 20:15 Vue.js + Firebaseの話(仮) pocchi 20:30 誰がためのFlux AkaiBanana 20:45 Vue×Blockchainアプリケーション開発をはじめからていねいに HIKARU KOBORI 21:00 懇親会(同会場、自由解散) 敬称略 会場 名古屋 新栄 Club Adriana 月曜はPiano BarからGeek barに模様替え。 場所はconpassの会場で確認してください。 参加費用 1500円 Geek Bar( https://geekbar.doorkeeper.jp/ )のルールに準じます。 入場料1500円でソフトドリンク、お菓子が食べれます。 生ビール500円や各種カクテル、評判の定食もあります。 飲み過ぎにはご注意ください。 機材 WiFi経由で飛ばせるChromeCastとプロジェクタ(4:3 VGA入力)があります。 プロジェクタの調子が少し悪いので、最悪ChromeCastで進行します。スライドの文字は大きめだと良さそうです。 運営 Nagoya Frontend User Groupでは月1回のペースでフロントエンドもくもく会を開催しています。ぜひご参加ください。 https://nfug.connpass.com/ 『フロントエンドもくもく会』をはじめとした、毎月行われている勉強会では、 以下の企業・団体からの会場提供により成り立っています。 有限会社 来栖川電算 https://www.kurusugawa.jp/ 株式会社スタメン https://stmn.co.jp/ 株式会社Misoca https://www.misoca.jp/ (順不同、敬称略) 月替りで会場を替えて開催しています。ご協力いただける企業様、絶賛募集中です。 アンチハラスメントポリシー Nagoya Frontend User Group(NFUG)が主催するイベントでは、アンチハラスメントポリシーを掲げています。 NFUGが掲げるポリシーは、皆さんが安心して集える場の維持や、ナレッジ共有の促進のためにあります。 参加者皆さんが発表・発言された内容は、皆さんだけでなく、不特定多数の方の目に留まる可能性があります。 困難な内容をお願いしているわけではないと思いますので、参加されるすべての方は、以下ポリシーを順守いただきますよう、ご協力をお願いいたします。 ハラスメントには以下のようなものを含み、また、これに限りません。 ジェンダー、性自認やジェンダー表現、性的指向、障碍、容貌、体型、人種、民族、年齢、宗教あるいは無宗教についての攻撃的なコメント。 公共のスペースで性的な画像や類する表現。 脅迫、ストーキング、つきまとい、または、それら計画すること。 いやがらせ目的の撮影や録音。 発表や他のイベントを継続的に妨害すること。 不適切な身体的接触。 過度な営業行為。 以上のような行為を推奨したり、擁護したりすること。 ハラスメントをやめるように要請された参加者は、直ちに従ってください。 従わない場合、私たちは、適切と思われる範囲で警告・強制的な退席・コミュニティからの追放などの手段を行使します。 ハラスメントを見聞きした・被害にあわれた方は、運営までご連絡ください。 全ての方が安心してイベントに参加でき、このような場を維持していけるよう、ご協力をお願い致します。


過去の勉強会

7/12 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文紹介LT大会その4
機械学習 名古屋 研究会 モチベーション 月に1本は論文を読もう! 機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』として1日に何本も発表されています。 全ての論文を個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとかなるはず。 それをみんなで共有すれば、効率良く何本もの論文にふれあえる! そこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』をしましょう! 進め方 参加者は、読みたい論文 を申告する。 参加時アンケートで『読みたい論文』を必須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意してから参加を申し込んでください。 論文を開催日時までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。 当日、発表(LT)する。 ↑を肴に◯◯(※2)。 ※1:すぐ後で解説する「論文まとめについて」 を参照してください。 ※2:質疑応答議論ツッコミ等含む 論文まとめについて 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 これは 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 Markdown 1ページに落とし込んだものです。 こちらを利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)、という流れになります。 具体的には、↓の「第1回論文まとめディレクトリ」を参照してください。 → 第1回論文まとめディレクトリ 参加者は、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、当日までにこのテンプレートを利用した Markdown によるまとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)してください。 (GitHub を使えない等の場合は、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) まとめ方の考え方やコツは、上述の「第1回論文まとめディレクトリ」の各まとめを見たり、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 発表について 1人あたりの持ち時間は「発表5分」+「質疑応答5分」の10分を目安とします(5分完全打ち切りLTではありません)。 2時間で参加者12人全員が発表(≒12部の論文が参加者全員で共有)できるよう、ご協力をお願いします。 今回の発表内容 発表者 論文 denpa_92 Dank Learning: Generating Memes Using Deep Neural Networks nharu1san Deep Unordered Composition Rivals Syntactic Methods for Text Classification kmiwa Relational Deep Reinforcement Learning yokoi Apprenticeship Learning using Inverse Reinforcement Learning and Gradient Methods HisashiTakagi BOUNDARY-SEEKING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ToshiakiSakurai Transfer learning for automated optical inspection wkluk-hk Recurrent Autoregressive Networks for Online Multi-Object Tracking antimon2 Strategic Object Oriented Reinforcement Learning n-kats WESPE: Weakly Supervised Photo Enhancer for Digital Cameras 持ち物 『論文を読む!』という前向きな気持ち 読んだ論文をまとめて『あとは当日発表がんばるぞ!』という気構え 参加枠について 紹介枠なくしました。みなさん『一般枠』で申し込んでください。 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

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 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 懇親会について 勉強会のあとに、いつものように懇親会を行います。 最近、人数が多くなってきたので、事前把握のためにこちらで参加者を募集させていただきます。 今回は席の都合上、人数も制限しますので、ご了承ください また、勉強会当日の参加申し込みもできませんので、ご注意ください。 この懇親会は、費用の一部を来栖川電算さまと株式会社groovesさまが費用の一部をご負担頂けます コース 3218 円の食べ放題・飲み放題コース 2時間 場所・日時 鳥貴族 中区役所東店  https://www.torikizoku.co.jp/shops/detail/470 17:00-19:00 補足 6月27日夜に人数確定させます。 それ以降のキャンセルはお控えください。

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。

6/26 (火)

42c59d1836c074858dd42d984b45082b NVIDIA
名古屋初開催!
概要 好評につき、7 回目を開催することになりました! 今回は名古屋開催です! この Meet-up は、NVIDIA の Jetson プラットフォーム (Jetson TX2/TX1 など) を利用して何かを作っている、作ることに興味を持っている人たちのための集まりです。 なお、今回も NVIDIA の社員からの Jetson Update 情報をはじめとして、ゲストスピーカーによる Jetson の活用例を紹介する予定です。Jetson ユーザーの今後の開発に役立つ内容にご期待ください。 今回もJetson TX2 開発キットを特別価格 38,600 円(税別)にて即売会を行います。 <在庫に余裕があれば、1 人最大 5 台まで購入頂けます> これから Jetson を使ってみようという方はこのチャンスをお見逃しなく! 即売会ではVISA または Master 提携のクレジットカード決済となります。 NVIDIA は、NVIDIA の製品やソリューションを利用して面白いことをやってやろうと取り組まれている方たちを応援したく、このような場を通じてコミュニティを盛り上げていきたいと考えています! タイムライン 時間 内容 発表者 18:30 ~ 受付開始 19:00 - 19:05 Opening Message NVIDIA 19:05 - 19:20 Jetson Update NVIDIA 梅本 19:20 - 19:35 エッジにおける深層学習の推論処理の効率化 中部大学 藤吉先生 19:35 - 19:50 TX2での顔認識+Annotation用UIの実装 西川コミュニケーションズ 伊藤様 19:50 - 20:00 リアルタイムLinux搭載 Jetsonキャリアボード紹介 タイテック 川上様 20:00 - 20:50 ネットワーキング 20:50 - 21:00 Closing Message NVIDIA 会場・運営側の用意 軽食をネットワーキングの時間にお出ししますので、みんなでワイワイと楽しみたいと思います! 参加者のみなさんのご用意 絶対にこれが必要というものはありませんので、応募の上、気軽に参加してください。 会場のデモなどは全て撮影 OK なので、カメラなどもお持ちいただいてブログなどにも公開していただけます。

6/14 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文紹介LT大会その3
機械学習 名古屋 研究会 モチベーション 月に1本は論文を読もう! 機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』として1日に何本も発表されています。 全ての論文を個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとかなるはず。 それをみんなで共有すれば、効率良く何本もの論文にふれあえる! そこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』をしましょう! 進め方 参加者は、読みたい論文 を申告する。 参加時アンケートで『読みたい論文』を必須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意してから参加を申し込んでください。 論文を開催日時までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。 当日、発表(LT)する。 ↑を肴に◯◯(※2)。 ※1:すぐ後で解説する「論文まとめについて」 を参照してください。 ※2:質疑応答議論ツッコミ等含む 論文まとめについて 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 これは 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 Markdown 1ページに落とし込んだものです。 こちらを利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)、という流れになります。 具体的には、↓の「第1回論文まとめディレクトリ」を参照してください。 → 第1回論文まとめディレクトリ 参加者は、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、当日までにこのテンプレートを利用した Markdown によるまとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)してください。 (GitHub を使えない等の場合は、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) まとめ方の考え方やコツは、上述の「第1回論文まとめディレクトリ」の各まとめを見たり、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 発表について 1人あたりの持ち時間は「発表5分」+「質疑応答5分」の10分を目安とします(5分完全打ち切りLTではありません)。 2時間で参加者12人全員が発表(≒12部の論文が参加者全員で共有)できるよう、ご協力をお願いします。 今回の発表内容 発表者 論文 wkluk-hk Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks BrickLego Mask R-CNN nharu1san Universal Sentence Encoder yokoi Algorithms for Inverse Reinforcement Learning kmiwa Recall Traces: Backtracking Models for Efficient Reinforcement Learning てら Neural Text Generation: Past, Present and Beyond ToshiakiSakurai An automatic flower classification approach using machine learning algorithms antimon2 Input and Weight Space Smoothing for Semi-supervised Learning n-kats Self-Attention Generative Adversarial Networks yunishimura Face Image Generation System using Attributes Information with DCGANs 持ち物 『論文を読む!』という前向きな気持ち 読んだ論文をまとめて『あとは当日発表がんばるぞ!』という気構え 参加枠について 紹介枠は、管理者(共催者の誰か)から紹介を受けた人用の枠です。アンケートで『誰からの紹介か』を必ず記入して申し込んでください。 よく分からない方は『一般枠』で申し込んでください。 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

5/26 (土)

A6a703109d563328a55d18c7fef07053 若手Web名古屋
名古屋若手Webエンジニア交流会 若手Webエンジニアがざっくばらんに話す場所です。 フロントエンド、サーバサイド、インフラ問いません。 若手の定義は「学生」「新卒○年目」「気持ちが若手なら若手」です。 東京や大阪に行かなくても、名古屋でWebエンジニアが集まってわいわいしている場所がもっとほしい!そんな動機で開催致します。 参加費は場所代や飲食代のために使います(余りは次回の運営費に囘します)。 第4回について 今回も前回に引続き豪華な内容だと思います!めちゃくちゃ楽しみです! 会場提供をしてくださる来栖川電算より山口 陽平様と、Vivaldi Technologiesより吉川貴晃様より講演があります! 終了後は2次会も企画しております! 山口 陽平(やまぐち ようへい) 有限会社来栖川電算 映像・センサーの認識技術(文字・物体・行動)を研究し応用(毎朝体操など)もする。 機械学習などのアルゴリズムやクラウドを駆使し膨大なデータを解析する。 限界性能に挑むためコンパイラ・VM・DBMSも作る。 吉川貴晃 (よしかわたかあき) 大阪出身、29歳。現在ノルウェー・オスロ在住。 学生時代より大のブラウザー好きで、ブラウザーはパソコンで最も重要なアプリと考える。 2017年、自分が2年間愛用してきたVivaldiブラウザーを手がける現地スタートアップ企業Vivaldi Technologiesが日本担当を募集していたため、挙手。 紹介記事 https://jp.vivaldi.net/2018/02/20/meet-the-team-takaaki/ Vivaldi以前の経歴 2007-2011 関西学院大学総合政策学部メディア情報学科在籍。HP作成技術などを学ぶ傍ら、国際交流・協力サークルでイベント企画や雑誌編集などを担当。英語などを習得。 2009-2010 ノルウェー・オスロ大学に交換留学。ノルウェー語や北欧社会の福祉やジェンダー政策を学ぶ。留学後、現地ツアーガイドアシスタントに2ヶ月ほど従事。 2011-2013 大阪大学大学院人間科学研究科社会環境学福祉社会専攻在籍。日英医療通訳副専攻。育児を行う男性のセルフヘルプ・グループの研究や、留学生のサポートを実施。 2013-2016 フューチャーアーキテクト株式会社在籍。企業向けのシステムの提案、設計、開発、テスト、運用サポートに参画(主にJavaとSQLにふれる)。全社イベントの司会や新卒採用なども実施。在籍中、応用情報技術者取得。 2016-2017 再びオスロへ。ワーキングホリデーで渡航。バーテンダーや、フリーランスとしてツアーガイドやノルウェー語から日本語への翻訳などをしつつ、就活。 2017-現在 ワーホリビザから長期滞在用ワーカービザに切り替え、現地スタートアップ企業Vivaldi Technologiesにて日本地域を担う。 LT LTは5分でお願いします! テーマは「AI系」「フリーテーマ」「Vivaldi関連」です。 フリーテーマに関しては、技術系でもそうでなくても構いません。 予定してなかったけどという飛び込みLTもありです! 日程 5月26日(土)14:00 - 17:00 会場 有限会社 来栖川電算 〒460-0007 愛知県名古屋市中区新栄1丁目1丁目29-23 アーバンドエル新栄 http://www.kurusugawa.jp スケジュール 時間 内容 13:30 開場 14:00 オープニング 14:05 山口様より講演 14:35 吉川様より講演 15:00 LT開始 16:00 懇親会 16:55 クロージング 17:00 終了 終了後18:00頃より2次会を予定しております。 そちらの方もぜひご参加ください。 LT (*5分のLTでお願いします!) 発表者 タイトル 内容 運営 定期開催のためにも、運営メンバーをいつでも歓迎です。 毎回呼びたい方をお呼びするという裏目標があります。 久我(@gkuga) 名古屋で働く若手Webエンジニア ヒラノ(yir) 2019卒 / Laravel / フロント好き / 細目 ガーシー(phigasui) phigasui.com あらき(YuAraki) 名古屋で働くWebエンジニア。女性もお気軽に!

5/17 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文紹介LT大会その2
機械学習 名古屋 研究会 モチベーション 月に1本は論文を読もう! 機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』として1日に何本も発表されています。 全ての論文を個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとかなるはず。 それをみんなで共有すれば、効率良く何本もの論文にふれあえる! そこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』をしましょう! 進め方 参加者は、読みたい論文 を申告する。 参加時アンケートで『読みたい論文』を必須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意してから参加を申し込んでください。 論文を開催日時までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。 当日、発表(LT)する。 ↑を肴に◯◯(※2)。 ※1:すぐ後で解説する「論文まとめについて」 を参照してください。 ※2:質疑応答議論ツッコミ等含む 論文まとめについて 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 これは 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 Markdown 1ページに落とし込んだものです。 こちらを利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)、という流れになります。 具体的には、↓の「第1回論文まとめディレクトリ」を参照してください。 → 第1回論文まとめディレクトリ 参加者は、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、当日までにこのテンプレートを利用した Markdown によるまとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)してください。 (GitHub を使えない等の場合は、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) まとめ方の考え方やコツは、上述の「第1回論文まとめディレクトリ」の各まとめを見たり、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 発表について 1人あたりの持ち時間は「発表5分」+「質疑応答5分」の10分を目安とします(5分完全打ち切りLTではありません)。 2時間で参加者12人全員が発表(≒12部の論文が参加者全員で共有)できるよう、ご協力をお願いします。 今回の発表内容 発表者 論文 KaazTech Log File Anomaly Detection kmiwa Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration nharu1san Enhance word representation for out-of-vocabulary on Ubuntu dialogue corpus aua2008 Intelligent Collaborative Information Retrieval ToshiakiSakurai Deep-Learning-Based Approach for Automated Surface Inspection antimon2 Semantic Adversarial Examples n-kats FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector MasayukiOnClouds LIFT: Learned Invariant Feature Transform 持ち物 『論文を読む!』という前向きな気持ち 読んだ論文をまとめて『あとは当日発表がんばるぞ!』という気構え 参加枠について 紹介枠は、管理者(共催者の誰か)から紹介を受けた人用の枠です。アンケートで『誰からの紹介か』を必ず記入して申し込んでください。 よく分からない方は『一般枠』で申し込んでください。 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

4/21 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
懇親会の案内です
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 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 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 懇親会について 勉強会のあとに、いつものように懇親会を行います。 最近、人数が多くなってきたので、事前把握のためにこちらで参加者を募集させていただきます。 どなたでも参加できますので、ぜひ、ご参加ください! この懇親会は、費用の一部を来栖川電算さまと株式会社groovesさまが費用の一部をご負担頂けます 場所・日時 豊丸水産 名古屋伏見店 https://www.hotpepper.jp/strJ001098964/map/ 04/21 17:00- 2時間ほど 補足 4月17日夜に人数確定させます。 それ以降のキャンセルはお控えください。

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。

4/12 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文紹介LT大会その1
機械学習 名古屋 研究会 モチベーション 月に1本は論文を読もう! 機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』として1日に何本も発表されています。 全ての論文を個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとかなるはず。 それをみんなで共有すれば、効率良く何本もの論文にふれあえる! そこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』をしましょう! 進め方 参加者は、読みたい論文 を申告する。 参加時アンケートで『読みたい論文』を必須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意してから参加を申し込んでください。 論文を開催日時までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。 当日、発表(LT)する。 ↑を肴に◯◯(※2)。 ※1:すぐ後で解説する「論文まとめについて」 を参照してください。 ※2:質疑応答議論ツッコミ等含む 論文まとめについて 論文まとめテンプレートを用意しました↓ 論文まとめテンプレート こちらは 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 Markdown 1ページに落とし込んだものです。 まとめ方の考え方は、このスライド及び後に上げる参考サイトを参考にしてください。 こちらを利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)、という流れになります。 参加者は、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、当日までにこのテンプレートを利用した Markdown によるまとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)してください。 (GitHub を使えない等の場合は、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) 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 今回の発表内容 発表者 論文 URL antimon2 Searching For Activation Functions miwa Using Grouped Linear Prediction and Accelerated Reinforcement Learning for Online Content Caching matsui_kota Joint distribution optimal transportation for domain adaptation smogami Employing Weak Annotations for Medical Image Analysis Problems KaazTech Students’ Performance Prediction Using Data of Multiple Courses by Recurrent Neural Network SSS3 Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization ToshiakiSakurai Do They All Look the Same? Deciphering Chinese, Japanese and Koreans by Fine-Grained Deep Learning nharu1san Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots BrickLego Dynamic Routing Between Capsules c0hama BinaryConnect: Training Deep Neural Networks with binary weights during propagations n-kats Zero-Shot Object Detection: Learning to Simultaneously Recognize and Localize Novel Concepts ※参加登録順 持ち物 『論文を読む!』という前向きな気持ち 読んだ論文をまとめて『あとは当日発表がんばるぞ!』という気構え 参加枠について 紹介枠は、管理者(共催者の誰か)から紹介を受けた人用の枠です。アンケートで『誰からの紹介か』を必ず記入して申し込んでください。 よく分からない方は『一般枠』で申し込んでください。 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

3/16 (金)

71cdb4319085cba2d8c305cd37a659bb Nagoya iOS meetup
名古屋でiOS関連技術について情報共有する会です!
Nagoya iOS meetupは iOS / Swift や、その周辺技術について情報共有する会です。 開発中に浮かび上がった課題やTipsを一緒に共有しながら、エンジニアの横の繋がりを作っていきましょう! 学生の方や普段一人で開発されている・これからアプリ開発を始めたいと思っている方ももちろん大歓迎です。 日時 3/16 (金) 19:30〜 内容 LT 5分 × 発表者数で1-2時間。(LTのご参加お待ちしています!) LTのタイトルが決まりましたら、コメント欄に記載ください。編集させたいただきます。(当日まで決まっていなくても大丈夫です 懇親会 LT終了後に時間の許す限り タイムスケジュール 時間 内容 発表者 19:00 受付開始 - 19:30 挨拶 - 19:35 LT 発表 「Getting started with Metal Shading Language」 @kazuhiro494949 19:45 LT 発表 「が静かにローンチしたアプリ配信プラットフォーム」 @temoki 19:55 LT 発表 「HealthKitを触ってみましょう」 @asashin227 20:05 LT 発表 「TBD」 @jpmartha_jp 20:15 LT 発表 「Introduction to LLVMSwift」 @kitasuke 20:25 LT 発表 「AR mode in Yahoo! MAP」 @totomo1217 20:35 懇親会 - 参加費 無料 会場 ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 で開催します。 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 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)(地図) 19:00開場、19:30 開始の予定です。 懇親会 ビール・ソフトドリンクや軽食がございます。 ぜひ、様々な方との技術交流の場としてご活用ください。 運営について @kazuhiro494949 Yahoo Japan Corp. のエンジニア @totomo1217 Yahoo Japan Corp. のエンジニア @niwasawa Yahoo Japan Corp. のエンジニア @temoki Mobile Act NAGOYA 運営 Fenrir Inc.のエンジニア @jpmartha_jp try! Swift Tokyo 2018 運営 R CUBE, inc. / ookami, Inc. のエンジニア 注意事項 当日の様子のお写真をウェブサイトやSNSで公開する可能性があります。 撮影不可の場合は、受付でお伝えください。 ナレッジの共有、参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしております。 参加目的が不適切だと判断される場合、運営側で参加をキャンセルさせていただきます。 会場は禁煙となっております。 ご参加いただく際にご記入いただくメールアドレスは、ヤフー社屋への入館に際しセキュリティ上必要な情報となります。(こちらの情報を元にしたヤフーからのご連絡などはございません。) 19:30以降に到着された方はゲートから入場ができませんので、運営のTwitterアカウントに対してDMでご連絡ください。 20:00より4Fにある正面ゲートが封鎖されます。運営のTwitterアカウントにDMいただければ対応いたします。

2/17 (土)

4f4c00f0dcf38a15b4ad28bb9c915fff Yahoo! JAPAN
みなさんとヤフーのミートアップイベントです!
イベントについて テーマ:Gitをつかったチーム開発体験 みなさんとヤフー社員が交流するイベント「Yahoo! JAPAN MEET UP」を開催します! 今回は、 「チームで開発したいけど、どうやった良いかわからない」 「Gitを使ってみたいけど、よくわからない」 というお悩みを抱えている方にGitを用いたチーム開発の方法を学んで頂きます。 懇親会では、現場エンジニアも交えて軽食+お酒をご用意しておりますので、より専門的な議論を行ったり、交流を深める場にしていただければと思います。 参加条件 ・チーム開発に興味がある。 ・Gitの使い方を知りたい。 ・全員PCを持参。 タイムスケジュール ※調整にあたり、一部時間が変更になる可能性があります。 時間 内容 12:30~13:00 受付 13:00 開始 13:00〜14:00 1部(Gitの概要) 14:15〜15:45 2部(Gitハンズオン) 16:00〜17:30 3部(チーム開発演習) 17:30〜18:30 懇親会 18:30 終了予定 会場へのアクセス ヤフー株式会社 名古屋オフィス (名古屋プライムセントラルタワー) http://yahoo.jp/FowsUR 地下鉄東山線・桜通線「名古屋駅」1番出口より徒歩約4分 JR東海道新幹線・東海道本線・中央本線・関西本線「名古屋駅」桜通口より徒歩約7分 名鉄名古屋本線「名古屋駅」中央改札口側出口より徒歩約10分 近鉄名古屋線「名古屋駅」正面改札口側出口より徒歩約10分 あおなみ線「名古屋駅」桜通口より徒歩約7分 注意事項 当日の様子のお写真をウェブサイトやSNSで公開する可能性があります。 会場は禁煙となっております

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。

065d9c3a04fcc72e941b60c63551da0e NGK2017B
昼の部(LT大会)の参加募集ページです。 イベントの詳細については NGK2017Bトップページをご覧ください。 LTタイムテーブル 全日のタイムテーブルはこちらを御覧ください。 発表順は当日発表者の希望を考慮し、11/25(土)に決定いたします。 →発表者の希望を考慮した上で、こちらのコードで生成しました。 時間 発表者 タイトル 13:00- 開場 14:00-14:10 オープニング LT#1 14:10-14:40 kazuki_kachi プロトコル的な話 ysk-tngc Mobile Act の紹介 terurou Vue.jsをHaxeで yoshihiro503 yusuke_kokubo 名古屋に住みながら毎週京都や東京や福岡に通う生活 休憩 14:40-14:55 LT#2 14:55-15:25 youku_s ElmでWebサービスを作るふわっとしたお話 y_taka_23 LiquidHaskell で普通の型システムの上を行け tinymouse_jp Ryuichirou 僕が小規模なコミュニティを運営し続けるときに考えたこと eitoball 休憩 15:25-15:45 LT#3 15:45-16:15 youhei_yamaguchi 毎朝体操杯 in NGK2017B maeda_ (欠員) niwasawa コードを1行も書かずに iOS アプリをリリースできるのか? totomo1217 ヤフー名古屋オフィスの紹介 休憩 16:15-16:40 LT#4 16:40-17:10 kawaji_scratch AWS最大のイベント re:Invent2017を参加せずに語る sqm8 ぜったい当たる宝くじの買い方 kaizen_nagoya bleis-tift PCさえあればいい。 sh-ogawa 受託、SES、WEBと経験したので 振返って比較してみた 休憩 17:10-17:30 LT#5 17:30-18:00 MasakiOhta 藤井智康 キミは小宇宙(コスモ)を感じたことがあるか! Kuxumarin いんたーんしっぷゆるふわ所感 mzp Inside InputMethod katzueno 2020年小学校英語 & プログラミング必修化記念。GitHub で使える英会話講座 休憩 18:00-18:20 LT#5 18:20-18:50 aua2008 mituhiromatuura GR-PEACH & TOPPERS/ASP で電子工作 noob Haskell × Elm × Kotlin で Android アプリ作った話 smogami STRANGER TYPINGS garriguejej 名大プログラミングコンテストの宣伝 18:50-19:05 クロージング、告知等 19:05-19:25 夜の部会場へ移動(Googleマップ) 一般LT枠希望の方へ 10年目の節目を迎える今回は、IT系コミュニティで交流し、名古屋のIT系コミュニティを盛り上げたい という初心に立ち返り、より様々な方の発表が聞けることを目指しています。 これまで発表してくださった熱心な方々の多くが、.netや関数型プログラミングなどの比較的近しいコミュニティに所属していることもあってか、発表者や参加者がややかたよってきました。ですが、NGK2016Bではモバイル、IoT、クラウド、機械学習など、名古屋の多様なITコミュニティの方が発表してくださいました。 そこで、これまで以上に幅広い発表が聞けるように、LT枠は早い者勝ちではなく 抽選 とします。できるだけバラエティに富むように、近い内容(例:あるプログラミング言語の紹介が2人かさなった、など)のLTはどちらかのみ残すなど、抽選に一部かたよりをつける場合がございます。恣意的な選別は行わず、できるだけLT枠を増やす方向で検討しています。 スポンサーLT枠希望の方へ 例年どおり、求人案内や製品紹介などが可能なスポンサーLT枠は別途もうけておりますので、ご希望の方は管理者までお問い合わせください。

12/1 (金)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 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。トヨタ自動車より約105億円の追加投資を受けたPreferred Networks の丸山先生のご講演、実際のChainer/Azureを使った製造業のお客様の深層学習取り組み紹介、主に製造業向けの深層学習・AIソリューションご紹介、マイクロソフトのオファリングのご紹介、といったアジェンダを予定しております。 日時:12/1 (金) 9:30‐12:20 場所:JPタワー名古屋 ホール&カンファレンス 愛知県名古屋市中村区名駅1-1-1 KITTE 名古屋3F 参加対象者 深層学習・AI 活用を検討されているユーザー企業の皆様 (今回は製造業向けがメインでございますが、ソリューションにご興味あればどなたでもご参加ください) 参加することで得られるもの ●深層学習が製造業にもたらす影響、最先端の事例 ●実際に使えるAIソリューション、その費用感、効果 ●各社からのオファリング、社内エンジニア教育プログラム タイムテーブル 時間 セッションテーマ 登壇者 9:00 受付・開場 9:30 開演 9:30-9:40 オープニング 日本マイクロソフト株式会社 9:40-10:10 実用化が進む深層学習の今 - 深層学習はインダストリアル IoT に何をもたらすのか?- 株式会社Preferred Networks 最高戦略責任者 丸山 宏 10:10-10:40 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 深層学習利活用のご紹介 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社倉又 淳 齋藤 進 10:40-11:00 満足度100% ディープラーニングハンズオンで始める AI 人材育成 株式会社キカガク 代表取締役社長 吉崎 亮介 11:00-11:10 休憩 11:10-11:30 深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例 株式会社Ridge-i 代表取締役社長 柳原 尚史 11:30-11:50 ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて 株式会社シグマクシス AI & アナリティックス マネージャー新井克人 11:50-12:10 人工知能による生産性向上の事例ご紹介 株式会社ALBERT 執行役員 データ分析部 部長 シニアアナリスト 安達 章浩 12:10-12:30 Microsoft の AI ソリューションアップデート&オファリングのご紹介 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

11/11 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
※今回はオリファビル4階になります
☆★☆★☆★  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。 ☆★☆★☆★ 今回は、4階になります。お気を付けください。 1. TensorBoradのハンズオン 機械学習で結果や途中経過を確認・レポートするのに、データの可視化が重要になってきます。 今回は TensorFlow に標準で付いてくる(※1) TensorBoard で、様々な可視化を体感できるハンズオンを行いたいと思います。 学習過程の可視化(loss、正解率、その他の評価指標などの確認) 学習途中経過の可視化(Data Augmentation 後の画像 、重みのHistogramなどの確認) 学習結果の可視化(汎化性能、分類結果などの確認) ※詳細は ハンズオン資料 を参照ください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 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 v1.3.0 それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorFlowをご用意ください。 TensorBoard v0.1.8(※1) それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorBoardをご用意ください。 numpy v0.11.x 以上 matplotlib v2.0.x 以上 ※これらの環境構築済の Docker イメージ を用意しました。docker pull antimon2/mln201711 してご利用ください。 ※ ハンズオン資料 も参照ください。 ※1…TensorFlow 最新版(v1.3)では別パッケージになっていますが、pip等でインストールした場合には依存関係で同時にインストールされるようになっています。 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。 antimon2 (未定、NGK2017B の再アナウンス・Julia について等を予定) n-katsu doc2vecについて 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 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 (4階) 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル4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。

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)

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。

7/2 (日)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
懇親会について 機械学習 名古屋 第11回勉強会(http://machine-learning.connpass.com/event/58962/) の懇親会です。 誰でも参加可能ですので、ぜひ、ご参加ください。 東建コーポレーション様も参加されます。ITエンジニアの方も多く、また、ITに力を入れており、実践的な話ができると思います。ぜひ、ご参加下さい。 会場 丸の内 オルフェ 愛知県名古屋市中区丸の内1-8-23 第7KTビル B1F http://tabelog.com/aichi/A2301/A230102/23003754/ 時間 17:00-19:00 料金 4000円(飲み放題付き)のコースをお願いしました。

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★ 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。