nishiokya (@nishiokya)


参加する勉強会

12/15 (金)

NagoyaStatについて データ分析で学ぶ必要がある分野は、統計・機械学習 (データの解析手法)やIT (プログラミングやデータベースの取り扱い)を含め多岐にわたります。NagoyaStatは統計を中心に、手を動かしながら、これらの技術を広く学んでいく勉強会にしたいと思います。現在の読んでいる書籍は「StanとRでベイズ統計モデリング」です。 会場について 前回に引き続きヤフー株式会社様のご厚意により、会場をご提供いただいております。 今回の読書会の内容 受付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。 はじめに読書会についての簡単な事前説明 Chapter 5 基本的な回帰とモデルのチェック発表者: nonsabotage 様 LT発表希望者はご連絡ください 終わりに部屋の原状復帰のための作業を行います。 参考書籍 今回のお題となる書籍: StanとRでベイズ統計モデリング (通称:アヒル本) 問い合わせ先 主催のtwitterID @ito_yan までお願いします。 注意事項 PCを持参できるのであれば、RとStanをPCにインストールしておくことを推奨いたします。発表者によるハンズオンがあるかもしれません。 発表者によっては、ホワイトボードを使うということがあり得ますので、メモできるルーズリーフやノートがあると良いかもしれません(本を読むついでにノートを作っておくのがよいでしょう)。 会議室内の撮影はできるという予定になっております。 無線LANの提供はあります。 更新履歴 12月4日 公開


過去の勉強会

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)

11/11 (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。

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)

11/2 (木)

NagoyaStatについて データ分析で学ぶ必要がある分野は、統計・機械学習 (データの解析手法)やIT (プログラミングやデータベースの取り扱い)を含め多岐にわたります。NagoyaStatは統計を中心に、手を動かしながら、これらの技術を広く学んでいく勉強会にしたいと思います。今回からは「StanとRでベイズ統計モデリング」を読むことになります。 会場について 前回に引き続きヤフー株式会社様のご厚意により、会場をご提供いただいております。 今回の読書会の内容 受付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。 はじめに読書会についての簡単な事前説明 Chapter 4 StanとRStanをはじめよう発表者: nishioka様 LT発表希望者はご連絡ください 終わりに次回以降の発表担当者を決めることと、部屋の原状復帰のための作業を行います。 注意:Chapter1~3は発表にはありませんが、事前に予習をお願いいたします 参考書籍 今回のお題となる書籍: StanとRでベイズ統計モデリング (通称:アヒル本) 問い合わせ先 主催のtwitterID @ito_yan までお願いします。 注意事項 PCを持参できるのであれば、RとStanをPCにインストールしておくことを推奨いたします。発表者によるハンズオンがあるかもしれません。 発表者によっては、ホワイトボードを使うということがあり得ますので、メモできるルーズリーフやノートがあると良いかもしれません(本を読むついでにノートを作っておくのがよいでしょう)。 会議室内の撮影はできるという予定になっております。 無線LANの提供はあります。 更新履歴 10月21日 公開

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)

8/26 (土)

CVPR2017報告会
内容 CVPR2017に参加された学生 or 教員の方に,参加報告や研究動向,気になった研究等の報告をして頂きます. また,CVPR2017に参加されていない方でも,CVPR2017の気になった論文等を発表して頂いても大丈夫です. 発表者は随時募集しております. 【発表者】 中部大学 平川翼 名古屋大学 榎本健二  参加費 参加費は無料です.気軽に参加して下さい. その他 本イベントページの参加人数は参考程度にご覧ください. イベントページを確認されずに参加される方も多いので, 実際の参加人数は表示されている人数よりも多いときがほとんどです. 人数の把握のため, 本イベントページを確認されて参加される方はできるだけ本ページからの参加登録をお願いします.

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)

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)

5/29 (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。

5/26 (金)

NagoyaStatについて データ分析で学ぶ必要がある分野は、統計・機械学習 (データの解析手法)やIT (プログラミングやデータベースの取り扱い)を含め多岐にわたります。NagoyaStatは統計を中心に、手を動かしながら、これらの技術を広く学んでいく勉強会にしたいと思います。現在のテーマは緑本(データ解析のための統計モデリング入門)です。東京での読書会やサポートページの資料が充実しているため、扱っている内容の難易度の割に読みやすくなっていると考えられます。緑本はRを使ってグラフを描くなどしているため、Rにも触れることになります。 会場について 前回に引き続きヤフー株式会社様のご厚意により、会場をご提供いただいております。 今回の読書会の内容 受付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。 第11章 空間構造のある階層ベイズモデル発表者: nonsabotage様 LT発表タイトル:Stanで信頼区間と予測区間を求める(10章ふりかえり)発表者:nishioka0902様 片づけ部屋の原状復帰のための作業を行います。 打ち上げ20時開始予定です(参加は任意です)。 打ち上げについて 今回で1冊読み終えるので、打ち上げを行います。場所は未定ですが、読書会の会場周辺で20~22時を予定しております。参加を希望される方は登録時のアンケートで、参加希望であることをお知らせください。打ち上げの人数を把握するために、申込期限を24日(水)の23時と設定しておきます。今後期限を状況に応じて変える可能性がありますので、余裕をもってお申込みください。 参考書籍 今回のお題となる書籍: データ解析のための統計モデリング入門 (通称:緑本) 緑本に出てくる確率分布などが出てくる学部教養のテキスト: 統計学入門(東京大学出版会) (通称:赤本) 問い合わせ先 主催のtwitterID @ito_yan までお願いします。 注意事項 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。打ち上げ会場への移動などあることから、今回は復習は割愛させてください。 PCを持参できるのであれば、RをPCにインストールしておくことを推奨いたします。発表者によるハンズオンがあるかもしれません。 発表者によっては、ホワイトボードを使うということがあり得ますので、メモできるルーズリーフやノートがあると良いかもしれません(本を読むついでにノートを作っておくのがよいでしょう)。 会議室内の撮影はできるという予定になっております。 無線LANの提供はあります。 過去の発表資料 1~2章の発表資料 3章の発表資料 4章の発表資料 5章の発表資料 6章とLTの発表資料 10章の発表資料 更新履歴 5月18日 公開

5/24 (水)

概要 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「最新技術を最新ビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」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イベントです。 日時:5/24(水)の19:30-21:00 場所:ウインク愛知 11階 1103会議室(http://www.winc-aichi.jp/access/) その他:お飲み物と軽食をご用意しております。 タイムテーブル(仮) 時間 セッションテーマ 登壇者 19:00 開場 19:30 開演・オープニングトーク 19:30-19:40 進化するChainer Preferred Networks : 海野 裕也 19:40-19:50 PaintsChainerで創るクリエイティブの未来 Preferred Networks : 米辻 泰山 19:55-20:15 Aerial Robotics at Microsoft Research Microsoft Research : Shital Shah 20:15-20:25 Special Announcement Preferred Networks : 丸山 宏、Microsoft : 田丸 健三郎 20:25-20:35 お楽しみ抽選会 Microsoft Presents 20:35-20:55 歓談 21:00 終了

4/7 (金)

NagoyaStatについて データ分析で学ぶ必要がある分野は、統計・機械学習 (データの解析手法)やIT (プログラミングやデータベースの取り扱い)を含め多岐にわたります。NagoyaStatは統計を中心に、手を動かしながら、これらの技術を広く学んでいく勉強会にしたいと思います。現在のテーマは緑本(データ解析のための統計モデリング入門)です。東京での読書会やサポートページの資料が充実しているため、扱っている内容の難易度の割に読みやすくなっていると考えられます。緑本はRを使ってグラフを描くなどしているため、Rにも触れることになります。 会場について 前回に引き続きヤフー株式会社様のご厚意により、会場をご提供いただいております。 今回の読書会の内容 受付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。 はじめに軽めのごあいさつ&前回の復習(15分程度) 参加者による自己紹介初めての方は1~5分程度お願いしております。2回目以降の方は一言以上お願いします。 第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定発表者: tmkz.it様 第10章 階層ベイズモデル発表者: nishioka0902様 LT発表希望者は主催までご連絡ください。 片づけ部屋の原状復帰のための作業を行います。 参考書籍 今回のお題となる書籍: データ解析のための統計モデリング入門 (通称:緑本) 緑本に出てくる確率分布などが出てくる学部教養のテキスト: 統計学入門(東京大学出版会) (通称:赤本) 問い合わせ先 主催のtwitterID @ito_yan までお願いします。発表希望の方はtwitterかメール(初回スライドに掲載済)でどうぞ。 注意事項 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。 PCを持参できるのであれば、RをPCにインストールしておくことを推奨いたします。発表者によるハンズオンがあるかもしれません。 発表者によっては、ホワイトボードを使うということがあり得ますので、メモできるルーズリーフやノートがあると良いかもしれません(本を読むついでにノートを作っておくのがよいでしょう)。 会議室内の撮影はできるという予定になっております。 無線LANの提供はあります 過去の発表資料 緑本 1~2章の発表資料 緑本 3章の発表資料 緑本 4章の発表資料 緑本 5章の発表資料 緑本 6章とLTの発表資料 更新履歴 3月18日 公開

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。

2/25 (土)

No image 108x72 g 名古屋CV・PRML勉強会
内容 名古屋大学 櫻田先生によるご講演 タイトル:多視点・多時刻の画像を用いた4次元モデリング 発表者:櫻田健(名古屋大学) 画像を用いた時空間モデリングのこれまでの発展と,実応用に対する今後の課題についてご講演いただきます. PRMUアルコン参加報告 発表者:原健翔(名古屋大学),熊谷章平(名城大学) 本勉強会でチームを組み参加した,PRMUアルゴリズムコンテストについて参加報告をします. 内1件は審査員特別賞を受賞したアルゴリズムとなります. 行動認識手法の論文・ツール紹介 発表者:原健翔(名古屋大学) ICCV2015で発表された論文である "Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks" の内容紹介と,公開されている実装の使い方を簡単に紹介します. その他 TBD 参加費 参加費は無料です. お気軽にご参加ください. その他 本イベントページの参加人数は参考程度にご覧ください. イベントページを確認されずに参加される方も多いので, 実際の参加人数は表示されている人数よりも多いときがほとんどです. 人数の把握のため, 本イベントページを確認されて参加される方はできるだけ本ページからの参加登録をお願いします.

2/15 (水)

35affb773a5a9318e7d2e3934a7749a5 IoT縛りの勉強会! IoTLT
フィーバー柳橋での開催!
業界初?! 名古屋版 IoT縛りの勉強会/LT会です! IoTというワードがバズワードになりつつあります。 とはいえ、IoT領域には関連する幅広い知識や技術があります。 また、アイディアやインスピレーションも重要です。 この会は個々が持っている知識や開発していることの情報共有や発信の場になります。 名古屋で開催です! 開催前後の交流ためのFBグループもあります! 情報はこちらで流れてるので是非ご参加下さい! 登壇希望もこちらのFBで! https://www.facebook.com/groups/iotlt IoTLT名古屋専用のFBページつくりました。 https://www.facebook.com/groups/NGOIoTLT/ 会場について 今回の会場はフィーバ柳橋となっております。 名古屋ゲーム制作部などクリエイターの方々があつまる面白い場所となっております。 行ってみたお話(Cre8さんのサイトへ移動します) 会場の場所が分かりにくいです。 こちらの動画などを参考にお越しください。 フィーバ柳橋への道 タイムテーブル LTは一人5分です。8件程度 時間 内容 発表者 18:30 開場 19:00 オープニング 19:05 会場説明 19:10 LT:MilkcocoaPushボタンをつくってみた わみ LT:GR-CITRUSとWA-MIKANで作る天気予報 武田さん LT:外出中に自宅の部屋の明るさをスマホで見られるようにした……のを手伝った Tiny Mouse LT:冷蔵庫IoTに挑戦 nishiokya LT:BuildrootとQtの紹介 nekomatu LT:名古屋勉強会らむだ」のデータを分析してみた! シュール LT:Windows 10 IoT Coreの影の働き者 .Net Native の紹介 くぅ@牛奶茶 19:50 交流会 20:30 締め 20:45 完全撤収 IoTに興味のある、ハードウェア/Webエンジニアの方を中心にどなたでもご参加できます! LT発表を希望の方はFacebookページの投稿にコメントをください。 https://www.facebook.com/groups/NGOIoTLT/ 参加費 会場費のカンパをお願いします。 本編 無料 交流会 100円程度 主催 わみ 愛知県でネットワークを勉強している学生。 Nefry(ねふりー)というフリスクサイズのIoTデバイスを作っている。 Nefry公式サイトはこちら @iyuto_ 情報系学生。インターンや個人でiOSアプリを開発。既製品ガジェットを使ったソフトウェア寄りのIoTハックが好き。 くぅ - kudu C# と Xamarin が好きな大学生。最近は、MSPになったらしい。