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2/17 (月)

「IBM見習い隊 + Microsoft Learnもくもく会」合同企画
主催よりご連絡とお願い 本日、予定通りイベントを開催いたします。 が、しかし、皆さんご存じの通り、新型コロナウイルスが猛威を振るっている状況でして、昨日、愛知県でも新たに1名の感染が確認された様です。 主催としましては、皆様の安全を第一に考えております。 皆様におかれては、風邪や季節性インフルエンザ対策と同様に、マスクの着用や手洗い・手指消毒などの実施をお願いいたします。 改めまして、皆さまのご協力賜りたくお願い申し上げます。 また、以下の条件のいずれかに当てはまる場合、今回はイベント参加をご遠慮くださいます様、お願い申し上げます。 直近2週間以内に中国へ訪問している 37度以上の熱がある 咳が出ている 会場では入り口で消毒液をご用意します。 皆さんの健康を祈っています。 通常参加枠 一般(社会人/学生)の方は、こちらにて申し込みください。 当日お手伝い枠 一般(社会人/学生)の方で、当日のレイアウト変更や後片付け等お手伝い頂ける方は、こちらにて申し込みください。 運営枠 [Microsoft Learnもくもく会][IBM見習い隊]より、本イベント運営にご協力を依頼しているメンバの方は、こちらからお願いします。 参加するとどんなメリットがあるの? まず、DevRelというものがどういったものかが、理解できます。 また参加者全員が均等に得られる技術知識や資格評価ではありませんが、 皆さんが所属されている学校/企業など、閉鎖的な環境では得られない考え方や気づきが得られます。 参加者の皆さんには、少しでも新たな価値観や考えを持ち帰ってもらえることを願っています。 参考) 『DevRel Meetup in Tokyo』の紹介文 Amazon、Google、Facebook、Evernote、GitHub…多数の企業が実践しているマーケティング手法がDevRel(Developer Relations)です。外部の開発者とのつながりを形成し、製品やサービスを知ってもらうこと、さらに彼らの声を聞くことでサービスの改善や機能追加に活かしていく活動になります。 引用元>>『DevRel Meetup in Tokyo』 エンジニアHub『エンジニアのためのDevRel入門 ─ 外部の開発者と信頼関係を結んでコミュニティでファンを増やす』 ──DevRelはマーケティング施策と言われていますが、開発者・技術者としての視点が必要なのですね。 萩野 むしろ、デベロッパーアドボケイトやテクニカルエバンジェリストは、技術者でないとできない仕事だと思います。相手が開発者なので、最低でも同等に近いスキルを持っていないと話ができない。いくら「この技術はすごい」と説明したって、本人に作れる力がなかったら信用してもらえないでしょう。まず、自分自身がデベロッパーである必要があります。 引用元>>『エンジニアのためのDevRel入門 ─ 外部の開発者と信頼関係を結んでコミュニティでファンを増やす』 内容について DevRelとは何なのか? なぜ今、DevRelに関わらなくてはならないのか? 今後、我々がイノベーターとして進むべき道は、 どこに向かい、どんなスキルが求められるのでしょうか? 本イベントで、一緒に考えてみませんか? DevRelトーク トップランナーの方々をゲストスピーカーに迎え、「DevRel」について熱ぅ~く語って頂きます。 パネルディスカッション ゲストスピーカーの方々にパネラーとなって頂き、皆さんの気づきや質問にコメントして頂きます。 ゲストスピーカー Microsoft Evangelist 小田祥平 さん IBM Developer Advocate 萩野たいじ さん 名城大学 鈴木秀和 准教授 タイムテーブル 時間 内容 18:45 開場・受付 19:00~19:10 オープニング 19:10~19:40 DevRel トーク (小田祥平 さん) 19:40~20:10 DevRel トーク (萩野たいじ さん) 20:10~20:50 パネルディスカッション(進行:髙尾凌我/パネラ:小田祥平 さん, 萩野たいじ さん, 鈴木秀和 准教授) 20:50~21:00 クロージング ※内容は、ゲストスピーカーのテンション、オーディエンスのリアクションにより、若干変更する可能性がございます。予めご了承ください。 持ち物 スマートフォン、タブレットPC等 本イベントでは、「匿名リアルタイム質疑応答サービス」を使用します。 スマートフォン、タブレットPC等をご用意ください。 行動規範 (Code of Conduct) 本イベントは、参加者全員が楽しく学べるコミュニティを目指します。 1.相互扶助 運営スタッフを含む、すべての参加者は平等です。 参加者は気持ちよく学習できるように、お互いをサポートします。 2.アンチハラスメント ハラスメントは、許容されません。ハラスメントはジェンダー、障がい、容貎、年齢、人種、国籍、民族、宗教などについて、当人が不快に感じる発言や差別を助長する言動を行うことです。自身のハラスメント行為について他者から指摘を受けた場合、その方とその方の所属組織の方の、次回以降および、関連コミュニティの参加をお断りさせて頂くことがあります。 企画・運営 IBM見習い隊 Microsoft Learnもくもく会 主催 日本システム開発株式会社

5/21 (火)

4fa46902039e324bdb60e281a0b500ac PGX ユーザーグループ
Neo4j と PGX – ふたつのデータベースを一挙に修得しよう
概要 グラフ・データベースの入門者向けワークショップを開催します Neo4j ユーザーグループ および PGX ユーザーグループ がそれぞれの製品を解説します Neo4j と PGX というふたつのグラフ・データベースに一度に触れられるチャンスです! 持ち物 名刺 1枚 ノート PC 準備 こちら から Neo4j Desktop をインストールしておいてください。デザリングやポケット Wifi などでポート制限のないインターネット接続が可能な場合には、代わりに Neo4j の sandbox 環境をお使い頂くことも可能です。 当日 Wifi とクラウドへの接続情報をご案内します。SSH クライアントをご準備ください。 プログラム 17:15-17:30 受付 17:30-17:40 グラフ・データベースとは 17:40-18:40 Neo4j ワークショップ(by Neo4j ユーザーグループ) 18:40-18:50 休憩 18:50-19:50 PGX ワークショップ(by PGX ユーザーグループ) 19:50-20:00 ショートトーク「Jupyter で Neo4j と PGX を使う」 20:00-20:30 個別 QA 等 参加方法 直接 10F の会場までお越しください 受付票は不要です。受付にて登録時のお名前とご所属がわかる名刺をご提示ください ハンズオンで利用するコマンド Neo4j DesktopのSettingsからneo4j.confに下記を追加してください。 browser.remote_content_hostname_whitelist=http://kojiannoura.sakura.ne.jp :play http://kojiannoura.sakura.ne.jp/html/pokemon.html

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。

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