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参加する勉強会

1/29 (金)

6ec50ec2b5442b75fbd148cc398fbc08 Tier IV/ティアフォー
自動運転を実現するWeb技術を説明します!
イベント概要 自動運転スタートアップ『Tier IV(ティアフォー)』のテックミートアップです。Tier IVでは公道での自動運転を実現するため、Webと自動運転を融合し、自動運転のバックエンドシステムとしてデータ基盤やCI/CD、ログトレースを独自に開発し、安全な運転を目指しています。 本イベントではTier IVの自動運転Webシステム『Web.Auto』の開発で取り組んでいる活用や工夫、苦労話を紹介します。 可能な限りGoogle meet枠でご参加ください! ※ハッシュタグ #tieriv_meetup 申込方法 connpassからお申し込みください。 対象者 自動運転が好きな人! これから自動運転を好きになる予定の人 むしろ自動運転から好かれている人 登壇者 加藤真平(創業者兼CTO) 1982年生まれ。2008年、慶應義塾大学で博士(工学)の学位を取得後、カーネギーメロン大学とカリフォルニア大学にて研究員を務める。2012年に帰国し、名古屋大学の准教授に着任。2015年に自動運転ソフトウェア「Autoware」をオープンソースソフトウェアとして公開。 2015年12月1日にティアフォーを創業。2016年、東京大学の准教授に着任。2018年に国際業界団体「The Autoware Foundation」を設立、代表理事に就任。 関谷英爾 Autowareのデータ収集・MLOps開発を経て、現在はDirector of Engineeringとして自動運転車両の「運行管理システム」や「シミュレーターを用いたCI/CDパイプライン」など、クラウドシステムが関わるサービス全体の設計・開発マネジメントを担当しています。 Makoto Tokunaga Webのバックエンドエンジニアをしてます。 画像認識/数理最適化の研究 → ERPパッケージ会社を経て、現在はTier IVで自動運転システムのCI/CD基盤の開発を行っています。 3104matsu 自動運転が普及していくためのデータ基盤を開発しています。 sawadashota ティアフォーで自動運転のためのWeb基盤を開発しています。 コンテンツとタイムスケジュール 2021年1月29日(金) 19:00~21:00 時間 内容 登壇者 19:00-19:05 開始 澁井(司会) 19:05-19:20 イントロダクション、Tier IVおよびWeb.Autoの事業紹介 加藤CTO 19:20-19:40 自動運転の会社でなぜデータ基盤が必要なのか?そこで今やっていること(仮) 3104matsu 19:40-20:00 AWS X-Rayを使った分散システムのトレーシング(仮) sawadashota 20:00-20:10 休憩 - 20:10-20:30 自動運転システムのCI/CDとは? Webシステムとの違いってなんだ Makoto Tokunaga 20:30-20:40 Q&A 澁井(司会) 20:40-20:55 交流会 澁井(司会) 20:55-21:00 エンディング 関谷 会場 オンライン開催となります。 YouTube Live URL: 後日案内します ツールは、前半の各セッションはGoogle Meetを使用します。YouTube Liveでの閲覧も可能です。 詳細はconnpass経由で別途ご連絡させていただきます。 後半の交流会は、Google Meetブレイクアウトセッションで行います。 主催企業 株式会社Tier IV(ティアフォー) 世界初の自動運転のオープンソースソフトウェアであるAutowareの開発を主導し、ラストマイルのドライバーレスモビリティやロジスティクスのアプリケーションを初めとした様々な環境に適用可能な自動運転ソフトウェアを開発するディープテックスタートアップです。 https://tier4.jp/ リンク集 株式会社Tier IV Web.Auto Tier IV Tech Blog Tier IV Twitter Tier IV Facebook Tier IV Youtube Tier IV LinkedIn Tier IV Instagram The Autoware Foundation 注意事項 本ミートアップは、参加者と情報を共有するための場です。 講演内容やタイムスケジュールは変更となる可能性がございます。 当日のイベント内容は後日任意の媒体にて公開させていただくことがあります。 イベントレポート作成のため、お写真を撮らせていただくことがございますので予めご了承ください。 イベントは、止むを得ず中止させていただく場合がございます。 その際は、本サイトからのメッセージよりご連絡させていただきますのでご確認をお願いいたします。

2/3 (水)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
JAWS-UG名古屋と共同開催!
今回のイベントについて JAWS-UG名古屋様 との共同開催による合同勉強会です! PyTorch による ハイパーパラメータ最適化とMNIST学習 AWS連続勉強会 第2弾は、「PyTorch による ハイパーパラメータ最適化とMNIST学習」です。 有名なMNISTですが、AWSを使って下記のハンズオンを行います。 多層パーセプトロン (MLP) を使った手書き文字 (MNIST) の分類 Local modeを用いてハイパーパラメータ探索 Spotインスタンスの利用によるコスト削減(Optional 通常、インスタンス利用料が発生しますが、前回同様、当日、クーポンを配布しますのでご安心ください。 時間割 19:00-19:10 オープニング 19:10-20:10 PyTorch による ハイパーパラメータ最適化とMNIST学習 質疑応答 参加方法 完全オンラインイベントです。 Google Meet を利用します。 開催の数日前に、connpass登録の連絡先にミーティングコードを含むURLを案内いたします。 PCで参加の方は、そのURLにアクセスし、ニックネームを入力(オプション)して参加してください。 スマホアプリ もあります。会議コード(ミーティングコード)を入力して参加してください。 接続先情報は、このイベントページの『参加者への情報』にも掲載予定です(時々チェックしてみてください) 発表者は、画面共有機能で発表スライドを表示できます。事前にご自分の発表資料が正常に共有表示できるかご確認いただくことをおすすめします。 資料 当日、参加の方にリンクを送ります。 事前準備 ハンズオンには事前に以下のご準備をお願いします。 上限緩和申請が必要ですので、必ず、事前準備をよろしくお願いします。 ハンズオンの前準備 上限緩和申請 *AWS様からのご提供 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。

2/7 (日)

68591b8804fe1f3e3caa271cce3347f1 全脳アーキテクチャ勉強会
認知機能の脳構造に沿った分解手法 脳機能の体系的理解を目指して
第1回 WBAレクチャー[オンライン] テーマ:認知機能の脳構造に沿った分解手法 脳機能の体系的理解を目指して 開催趣旨: 狙い:神経科学に接地した形で認知行動レベルにおける総合的な理解を得ることは人間科学における大目標の一つである。この理解を得るためには、第一にタスクに紐づく計算機能を適切に分解することで、蓄積が進む解剖学的構造と神経活動現象に対応づけるという課題がある。第二に、脳が相当に密連携したシステムであることを踏まえ、それら知見を標準的な形で蓄積することで脳全体におけるメゾスコピックレベルの知見を包括的に把握可能とするという課題がある。 最初の課題に対応するために、WBAIではソフトウエア実装に有用な計算機能の情報を、主に解剖学的構造を制約として付与する手法であるStructure-constrained Interface Decomposition Method (SCID法)を発展させた。本レクチャーでは、脳の広範囲において機能仮説を構築できるSCID法について概説する。 2つ目の課題に対応するために、認知行動レベルに関わる標準的なデータとして脳参照アーキテクチャ(BRA)の定義を進めた。BRAには脳全体の構造を基盤とした脳情報フロー形式と、そこにタスクに依存した機能と活動を付与されている。BRAは一定の品質を保つ必要があることから、その審査を行うための準備を進めており、本レクチャーでは作成した機能を含むBRAデータを正式に登録するための審査手続についても概説する。 BRAデータの形で、脳全体における様々な脳領域の機能がタスク階層に紐付いた形で整理されてゆけば、それを俯瞰的に利用することで、知識が断片化していた状況では得られなかった気づきを得たり、脳の広範囲における機能的なシミュレーションの基盤として利用したりできる。これは汎用人工知能含む脳型のソフトウエアの開発を促進するだろう。 勉強会開催詳細 日 時:2021年2月7日(日) (15:00~17:00) 会 場:オンライン Zoomウェビナー 定 員:300名 主 催:NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 運 営:WBA勉強会実行委員会 レクチャー用Slackチャンネルについて ご希望の参加者さまには、「WBAレクチャー」のSlackチャンネルにご招待します。Slackチャンネル上では、下記内容を予定しております。 スライド資料を事前公開いたします 当日質疑応答では、Slackからのご質問を優先的に選ばせて頂きます イベント終了後1〜2時間ほどは、講師が直接質問にご回答させて頂きます ご参加者さま同士での、SCID法、BRAデータの構築についての議論 ※ すべてのご質問にお答えする事を約束するものではありません。 ※ Slackチャネルに参加ご希望の場合は,こちらのコンタクトフォームからも承っています。 講演スケジュール 時間 内容 講演者 14:55 開場 15:00 開会の挨拶 田和辻 可昌(早稲田大学) 15:05 脳機能の体系的理解を目指して 山川 宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) 15:50 質疑応答(5分) 山川 宏 15:55 SCID法の実例 布川 絢子(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) 16:10 質疑応答(5分) 布川 絢子 16:25 審査と登録 山川 宏 16:40 質疑応答(15分) 田和辻 可昌 16:55 クロージング 藤井 烈尚(実行委員長) 当日の参加方法 開催前日および当日、Connpass から Zoom への登録情報(URL)のお知らせが届きます。 開催当日14:30時までに Zoom の登録URLにアクセスし、登録を行ってください。 登録する名前は実名でなくてもかまいません。 登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom Webinar アクセス用のリンクを含むメールが送られてきます。 Zoom アプリの準備がまだの方は、事前にお使いの端末にインストールしておいてください。 開演時間(14:55)になったら上記リンクをクリックし、Webinar にアクセスしてください。 運営スタッフ プログラム委員長:山川 宏 実行委員長:藤井 烈尚 Zoomウェビナー担当:孫 暁白、生島 高裕 connpass:中村 真裕、藤井 烈尚 広報:荒川 直哉(WBAI事務局) Zoomパーフェクトマニュアル zoomについてのご不明点は、こちらを参考にしていただければ幸いです。 全脳アーキテクチャ勉強会創設者 ◎ 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 一杉裕志 1990年東京工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了。1993年東京大学大学院情報科学専攻博士課程修了。博士(理学)。同年電子技術総合研究所(2001年より産業技術総合研究所)入所。プログラミング言語、ソフトウエア工学の研究に従事。2005年より計算論的神経科学の研究に従事。 「全脳アーキテクチャ解明に向けて」 ◎ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 山川宏 1987年3月東京理科大学理学部卒業。1992年東京大学で神経回路による強化学習モデル研究で工学博士取得。同年(株)富士通研究所入社後、概念学習、認知アーキテクチャ、教育ゲーム、将棋プロジェクト等の研究に従事。フレーム問題(人工知能分野では最大の基本問題)を脳の計算機能を参考とした機械学習により解決することを目指している。 ◎ 東京大学 教授 松尾豊 1997年東京大学工学部卒業。2002年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。産総研、スタンフォード大学等を経て、2007年から東京大学勤務。深層学習を中心とする人工知能の研究に従事。産学連携やスタートアップの育成などにも取り組む。 http://ymatsuo.com/japanese/ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ創設賛助会員 全脳アーキテクチャ・イニシアティブでは、賛助会員を募集しております。賛助会員に登録いただきますと、当サイトに貴団体ロゴとホームページへのリンク掲載や、各種イベントの優先参加など、さまざまな特典がございます。詳しくは、こちらをご覧ください。 これまでに開催された勉強会の内容 第31回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:予測する脳と主体性の現象学 自由エネルギー原理からエナクティビズムへ | 吉田 正俊(北海道大学) *「境界のない外」をどう考えられるか?──現象学の観点から | 田口 茂(北海道大学) 第30回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:汎用AIと共生インタラクション Brain-Computer interfaceによる脳とAIのインタラクション | 栁澤 琢史(大阪大学) *ヒューマンエージェントインタラクション:AIとHCIの葛藤 | 今井 倫太(慶應義塾大学) 第29回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:脳と創造性 ひらめきは準備された心にやってくる ー認知科学における創造性研究ー | 三輪 和久(名古屋大学) 創造性における多角的なアプローチ ー認知・身体・他者ー | 清水 大地(東京大学) 第28回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:社会性の認知モデル ナイーブな欲求に基づくインタラクションの始まりとデザイン | 竹内 勇剛(静岡大学) 社会性の認知脳メカニズム | 嶋田 総太郎(明治大学) 「心の理論」の計算論的モデリング | 中橋 亮(ソニー・インタラクティブエンタテインメント) 第27回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:確率的グラフィカルモデルと脳 動的ボルツマンマシンとPommerman | 恐神 貴行(IBM 東京基礎研究所) 確率的グラフィカルモデルと離散構造処理 | 石畠 正和(NTT コミュニケーション科学基礎研究所) 第26回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:自由エネルギー原理 正解のない問題の解決: 実用的知能と行動選択の心理学 | 熊田 孝恒(京都大学) 感情と感情障害のしくみ -自由エネルギー原理の観点からとらえ直す- | 乾 敏郎(追手門学院大学) 第25回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:計算論的精神医学 エンジニアのための計算論的精神医学 | 浅川 伸一(東京女子大学) 計算論的精神医学:脳の計算理論に基づく精神障害の病態理解 | 山下 祐一(国立精神・神経医療研究センター) 第24回 全脳アーキテクチャ勉強会 トップダウン制約からの強化学習と社会学習 | 高橋 達二(東京電機大学) 仮説生成に向けた等価性構造抽出 | 佐藤 聖也(東京電機大学) 現代人工知能によって何が変わるのだろうか | 前田 英作(東京電機大学) アブダクションは具体的に研究しうる〜遮蔽補完の計算論〜 | 坂本 一寛(東北医科薬科大学) 第23回 全脳アーキテクチャ勉強会&第4回WBAハッカソン説明会 テーマ:脳における強化学習 強化学習 もう一つの源流:分類子システム | 荒井 幸代(千葉大学) 脳における強化学習| 太田宏之先生(防衛医大) 第22回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:自律性と汎用性 創発インタラクションの意義:機能分化に対する変分原理と数理モデル | 津田 一郎(中部大学創発学術院) デザインされた行動から自律発達的な行動へ:インテリジェンスダイナミクスに関して | 藤田 雅博(ソニー株式会社) 勉強会概要と発表資料 第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:「推論」 【脳科学】前頭葉での推論 | 坂上雅道(玉川大学) 【認知科学】人の推論過程 | 服部雅史(立命館大) 【人工知能】ベイジアンネット | 植野真臣(電気通信大学) 勉強会概要と発表資料 第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬における文脈表現 海馬とエピソード記憶 ―脳は物語をいかに表現するか?― 全脳における海馬の計算論 第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬における文脈表現 まとめ (togetter) 第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算 アナログ計算機と計算可能性 量子アニーリングのこれまでとこれから 第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算〜 まとめ (togetter) 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 全脳規模計算 全脳シミュレーション 時間領域アナログ方式で脳の演算効率に迫る 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 全脳規模計算 ~ まとめ (togetter) 第17回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 失語症と発達性ディスレクシア ~ 失語症と発達性ディスレクシア 脳内神経繊維連絡と失語症 発達性ディスレクシア - 生物学的原因から対応まで 第16回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 人工知能は意味をどう獲得するのか ~ ヒト大脳皮質における意味情報表現 画像キャプションの自動生成 第15回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 知能における進化・発達・学習 ~ ヒトの知性の進化 発達する知能 -ことばの学習を可能にする能力― 勉強会概要と発表資料 第14回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 深層学習を越える新皮質計算モデル ~ 大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としての Hierarchical Temporal Memory (HTM) 理論 サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス 勉強会概要と発表資料 第13回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ コネクトームと人工知能 ~ コネクトームの活用とその近未来 脳全体の機能に迫る 勉強会概要と発表資料 第12回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳の学習アーキテクチャー ~ 脳の学習アーキテクチャ パネルディスカッション「神経科学と全脳アーキテクチャ」 勉強会概要と発表資料 第11回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ Deep Learning の中身に迫る ~ 深層学習の学習過程における相転移 Deep Neural Networks の力学的解析 SkymindのDeep Learning への取り組み 勉強会概要と発表資料 第10回 全脳アーキテクチャ勉強会 「全脳アーキテクチャのいま」~ 全脳アーキテクチャプロジェクトとそれをとりまく周辺の最新状況報告 ~ 全脳アーキテクチャの全体像 人工知能の難問と表現学習 全脳アーキテクチャと大脳皮質モデル BESOM の実用化研究の構想 全脳アーキテクチャを支えるプラットフォーム 人工知能・ロボット次世代技術開発 汎用人工知能に向けた認知アーキテクチャが解決するべき知識の課題 感情モデルと対人サービス 若手の会の活動報告 勉強会概要と発表資料 第9回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 実世界に接地する言語と記号 ~ 脳内視覚情報処理における物体表現の理解を目指して ~ Deep neural network の利用とブレイン・マシン・インタフェースへの応用 ~ 記号創発ロボティクス ~内部視点から見る記号系組織化への構成論的アプローチ~ 脳科学から見た言語の計算原理 勉強会概要と発表資料 第8回 全脳アーキテクチャ勉強会 時系列データ ~ 脳と機械学習技術は時間をどう扱うのか ~ 脳における時間順序判断の確率論的最適化 順序とタイミングの神経回路モデル 深層学習によるロボットの感覚運動ダイナミクスの学習 勉強会概要と発表資料 第7回 全脳アーキテクチャ勉強会 感情 ~ 我々の行動を支配する価値の理解にむけて ~ 感情の進化 ~ サルとイヌに見られる感情機能 ~ 情動の神経基盤 ~ 負情動という生物にとっての価値はどのように作られるか? ~ 感情の工学モデルについて ~ 音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究 ~ 勉強会概要と発表資料 第6回 全脳アーキテクチャ勉強会 統合アーキテクチャー ~ 神経科学分野と AI 分野の研究蓄積の活用に向けて ~ 分散と集中:全脳ネットワーク分析が示唆する統合アーキテクチャ 脳の計算アーキテクチャ:汎用性を可能にする全体構造 認知機能実現のための認知アーキテクチャ 勉強会概要と発表資料 第5回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 意思決定 深いゴール探索と深い強化学習の技術をヒントにして、前頭前野の機構の解明を目指す ~ Deep Learning とベイジアンネットと強化学習を組み合わせた機構による、 前頭前野周辺の計算論的モデルの構想 BDI ― モデル、アーキテクチャ、論理 ― 強化学習から見た意思決定の階層 勉強会概要と発表資料 第4回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ~ 全脳アーキテクチャ主旨説明 AI の未解決問題と Deep Learning 脳の主要な器官の機能とモデル 脳をガイドとして超脳知能に至る最速の道筋を探る 自然な知覚を支える脳情報表現の定量理解 脳型コンピュータの可能性 勉強会概要と発表資料 第3回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬:脳の自己位置推定と地図作成のアルゴリズム ~ 「SLAM の現状と鼠の海馬を模倣した RatSLAM」 「海馬神経回路の機能ダイナミクス」 「人工知能 (AI) 観点から想定する海馬回路の機能仮説」 勉強会概要と発表資料 第2回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 大脳皮質と Deep Learning ~ 「大脳皮質と Deep Learning」 「視覚皮質の計算論的モデル ~ 形状知覚における図地分離と階層性 ~」 「Deep Learning 技術の今」 WBA の実現に向けて: 大脳新皮質モデルの視点から 勉強会概要と発表資料 第1回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ~ 勉強会開催の主旨説明 AI の未解決問題と Deep Learning 脳の主要な器官の機能とモデル 脳を参考として人レベル AI を目指す最速の道筋 勉強会概要と発表資料 全脳アーキテクチャ勉強会の開始背景(2013年12月) 人間の脳全体構造における知的情報処理をカバーできる全脳型 AI アーキテクチャを工学的に実現できれば、人間レベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になります。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をもたらすことが予見されます。例えば、検索や広告、自動翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融や経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を与えるでしょう。 私達は、この目的のためには、神経科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的に分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器として解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテクチャを構築することが近道であると考えています。 従来において、こうした試みは容易ではないと考えられてきましたが、状況は変わりつつあります。すでに、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向上を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再現/理解しようとする動きが欧米を中心に本格化しています。 また Deep Learning などの機械学習技術のブレークスルー、大脳皮質ベイジアンネット仮説などの計算論的神経科学の進展、クラウドなどの計算機環境が充実してきています。 こうした背景を踏まえるならば、全脳型 AI アーキテクチャの開発は世界的に早々に激化してくる可能性さえあります。 そこで私達は、2020年台前半までに最速で本技術を実現できるロードマップを意識しながら、この研究の裾野を広げていく必要があると考えています。 そしてこのためには、情報処理技術だけでなく、ある程度のレベルにおいて神経科学等の関連分野の知見を幅広く理解しながら、情熱をもってこの研究に挑む多くの研究者やエンジニアの参入が必要と考えています。

2/10 (水)

490c7a6239c3fbd2977a25528514d277 Start Python Club
(仮)エンジニアのためのリモートワーク&ワーケーションライフ特集
2月は、エンジニアが押さえておきたいリモートワークやワーケーションについて特集します。 コミュニティの概要 「みんなのPython勉強会」では、Pythonを中心としてプログラミングを仕事、研究、趣味など様々なシーンに生かす方法を一緒に学びます。プログラマ、WEBエンジニアに限らず、初心者からマスターまで様々なレベルの、いろいろな分野の人が集まるので、「みんな」の勉強会です。お気軽にご参加ください。 イベント要領 日時 :2021年2月10日(水)  19:00〜21:00(オンライン開催) 今回の主な対象者 :  ・Pythonに関心のある方  ・エンジニアの方 オンライン参加について : ・Zoomで配信します。配信先URLは、イベント前日と当日夕方に連絡します。connpassアカウントに紐づいているメールアドレス宛に届きますので、そちらをご確認ください。 ・多少、音声・画質に問題がでてくる可能性もありますことをご了承ください。なお、接続に関する不具合対応方法やクレーム等に対してはお受けいたしかねます。 協賛 : リーディング・エッジ社 プログラム タイムテーブル(調整中、変更の可能性があります) 勉強会開始は19時ですが、開始5分前から勉強会で使うツール(Slido)の説明をします(集まっている方、任意参加でやります) 時間 内容 18:30- Zoom開場 18:55- ツール操作練習(任意参加) nikkie 19:00- イントロダクション TBD トーク1タイトル『TBD』 成瀬 基樹 @ myProduct株式会社 CTO トーク2タイトル『TBD』 片寄 里菜(selina)@ 株式会社moegi 代表取締役社長 ミニトークタイトル『TBD』 TBD トーク3タイトル『TBD』 安田 忠弘 @ クリエーションライン株式会社 代表取締役 トーク4タイトル『TBD』 若泉 大輔 @ 株式会社CEspace 代表取締役 ラップアップ TBD 21:00- 懇親会(Zoomで開催) トーク概要・講演者プロフィール トーク1 『TBD』 成瀬 基樹(myProduct株式会社 CTO、 @narusemotoki) TBD 成瀬 基樹(なるせ もとき)氏プロフィール myProduct株式会社 CTO Twitter: @narusemotoki 小さい頃からモノづくりが好きで、中学生のときにプログラミングに出会い、プログラマになりました。2021年でプログラミングを始めて17年です。 プログラミング自体も好きですが、OSSや「みんなのPython勉強会」のような勉強会の文化も好きです。 Pythonが一番好きなプログラミング言語です。高校生の時に初めて触れ、大学生の後半ぐらいからよく書くようになりました。 普段はPythonとTypeScriptでWebサービスを開発しています。 2019年のPyCon JPと2020年のPython Charity Talks in Japanで「next(ListはIteratorですか?)」を発表しました。 今回はPythonの話ではないです。 最近、静岡市に引越しました。 トーク2 『TBD』 片寄 里菜(株式会社moegi 代表取締役社長、@selina787b) TBD 片寄 里菜(かたよせ りな)氏プロフィール 株式会社moegi 代表取締役社長 Twitter: @selina787b 片寄里菜さんは、航空機に興味があり、深く学びたいという想いから東海大学工学研究科・航空宇宙学専攻の博士課程前期に進み、ヘリコプターなど垂直離着陸機の研究を行っていました。 大学院修了後は、WEB関連の仕事をしながらも個人的な研究を進める中、Pythonと出会いました。Pythonでは主にRaspberryPiを使ったモノを動かすプログラミングに焦点を置き、開発などを行っていました。 PyConJPには2016年に初参加。Pythonの楽しさや奥深さを知り、様々なコミュニティに参加し友人・知人を増やしたようです。またPyLadiesTokyoコミュニティ参加をきっかけに、今ではスタッフとして活動しています。 登壇経験としてPyConJP2017と2018ではドローンとPythonに関する内容で発表・実演を行い、PyCon2020では招待講演で過去の発表まとめと直近の進捗をトークしております。またPyCon Thailand2019ではPyLadiesのコミュニティ活動に関する海外の登壇経験もあります。PyConUSなど海外のPyConに参加している経験もあり、精力的に活動を行っています。 現在はご自身が2018年に起業した株式会社moegiにて、地図を活用したスマホアプリなどを開発・運営しており、多方面でも活動をしています。 トーク3 『TBD』 安田 忠弘(クリエーションライン株式会社 代表取締役) TBD 安田 忠弘(やすだ ただひろ)氏プロフィール クリエーションライン株式会社 代表取締役。2000年にソフトバンクグループへ入社した後、2006年に独立してクリエーションラインを設立。「IT技術によるイノベーションにより顧客と共に社会の進化を実現すること」をミッションとして、アジャイル開発支援サービス事業、サブスクリプション事業を展開する。クラウド、OSS、アジャイル、DevOpsなどについて多くの経験と知識を有する技術者190名を率いる。 2021年1月現在の全社出勤率は1.5%。この状況下でアジャイル開発15チーム以上がリモートワークで稼働中。そのクライアント企業に対してのNPSアンケートスコアは47ポイント。リモートワークでも社内のコミュニケーションを活性化させる取り組み(バーチャルオフィス、リモート社内イベント)を実施したり、ワーケーション、開発合宿などを活用し成果を出している。 トーク4 『TBD』 若泉 大輔(株式会社CEspace 代表取締役) TBD 若泉 大輔(わかいずみ だいすけ)氏プロフィール 株式会社CEspace 代表取締役。 “「つながり」によって日々が豊かになる空間を提供する”、をMissionに掲げて、TECH人材のQOLを高めるサービスを提供。 現在はITエンジニア向け賃貸住宅「テックレジデンス」を5棟、定額制ワーケーションサービス「テクレジベース」を国内12拠点で展開。 住宅内では入居者の皆さんとSlack連携、全サービスの会員同士はオンライン上で連携出来るアプリによって、場所に縛られず人とつながり、仕事につながる空間を提供しています。( 使える開発言語別での逆引き検索出来る仕様) 豊かな人生にするために衣食住ではなく、居(場所、存在価値)、職(仕事)、住(住まい)を提供する事業会社を目指しています。 今後は会員コミュニティ間で開発プロジェクトチームを組成する活動も進めていきます。 オンライン懇親会 今回はZoomで懇親会をやります! Pythonの独学仲間を見つけたり、Pythonの技術的な相談をしたりする機会として、ぜひ懇親会をご利用ください。 ZoomのURLを参加者に共有します(懇親会はYouTube Liveでの配信はありません) 楽しむためのコツ:懇親会の飲み物や食べ物は各自でご準備ください!(Bring Your Own Bottle) 懇親会の内容 希望者のLTを聞く(LT(ライトニングトーク。※5分間の稲妻トーク)のネタがある方は、申込時のアンケートでご連絡ください) Zoomのブレイクアウトルーム機能を使い、ランダムなグループで懇親タイム


過去の勉強会

1/13 (水)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
JAWS-UG名古屋と共同開催!
今回のイベントについて JAWS-UG名古屋様 との共同開催による合同勉強会です! Amazon SageMaker を使って携帯電話の解約予測をビルトインアルゴリズム XGBoost で行います 今回から、4回に渡ってAmazon Sagemaker を使ったハンズオンを「比較的」短い期間で行なっていきます! その第一回目として、XGBoostを使った携帯電話の解約予測です。 「携帯電話の解約予測」という実用的な内容でもあり、非常に興味のある方も多いのではないでしょうか。 ぜひ、ご参加ください。 通常、インスタンス利用料が発生しますが、当日、クーポンを配布しますのでご安心ください。 時間割 19:00-19:10 オープニング 19:10-20:10 XGBoost による顧客離反分析 (Churn Analysis) 質疑応答 参加方法 完全オンラインイベントです。 Google Meet を利用します。 開催の数日前に、connpass登録の連絡先にミーティングコードを含むURLを案内いたします。 PCで参加の方は、そのURLにアクセスし、ニックネームを入力(オプション)して参加してください。 スマホアプリ もあります。会議コード(ミーティングコード)を入力して参加してください。 接続先情報は、このイベントページの『参加者への情報』にも掲載予定です(時々チェックしてみてください) 発表者は、画面共有機能で発表スライドを表示できます。事前にご自分の発表資料が正常に共有表示できるかご確認いただくことをおすすめします。 資料 当日、参加の方にリンクを送ります。 事前準備 ハンズオンには事前に以下のご準備をお願いします。 上限緩和申請が必要ですので、必ず、事前準備をよろしくお願いします。 ハンズオンの前準備 上限緩和申請 *AWS様からのご提供 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。

12/17 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その33
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 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 テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、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。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、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 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

11/19 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その32
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 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 テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、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。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、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 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

10/15 (木)

490c7a6239c3fbd2977a25528514d277 Start Python Club
オンラインで集まってPythonでもくもく作業する会です。初心者大歓迎!
【オンラインもくもく会】 概要 「みんなのPython勉強会」では、Pythonを中心としてプログラミングを仕事、研究、趣味など様々なシーンに生かす方法を一緒に学びます。プログラマ、WEBエンジニアに限らず、初心者からマスターまで様々なレベルの、いろいろな分野の人が集まるので、「みんな」の勉強会です。お気軽にご参加ください。 オンライン上でみんなでPythonを勉強したり、各自もくもく作業する会です これからPythonを始めたい人も大歓迎です 分からないことがあれば参加者同士で解決しましょう(経験者もサポートします) メンバー間で分からないことや情報を共有するため本会のSlackを開設しています。ご自由に参加下さい Start Python Club 名古屋 イベント要綱 日時 2020月10月15日(木)19:00〜21:00 会費 無料(予定) 参加方法(Zoom) 参加申込み後に本ページで閲覧可能になる「参加者への情報」の欄をご覧下さい。 対象者 Pythonに関心のある方 プログラミングや機械学習などに関心のある方 Pythonでもくもく作業をしたい方 初心者大歓迎です 「見学のみの参加」もOKです。(その場合はご自分のカメラとマイクをオフにして下さい) プログラム 簡単な自己紹介 もくもく会 途中入場や退出OKです。その際はSlackや本connpassスレッドに一言書き込んで頂けましたら幸いです

10/9 (金)

Ad7ae15e8ac333ea29df5d2a377b2094 DEEP LEARNING LAB
エンジニアは海外へ挑戦すべきか!?
エンジニア向けキャリアセッション 日本でデータサイエンスやエンジニアリングに携われている方を対象に、キャリア について考察するセッションイベントとなります。今回はアメリカでエンジニアや投資家として働かれる超豪華な四名の方より、海外でエンジニアとして働くキャリアパスについてご講演いただきます。ようやく日本でもデータサイエンスや AI に関連する業務が増えてきているものの、扱うデータ量、業務の幅、スピード感、給与面等、まだまだ古い日本の大手企業やSI ベンダーの業務形態は残っています。データサイエンスを学ばれている方に、自分のスキルを最大限発揮する場所の選択肢の一つとして、海外でのキャリアについても視野に入れていただければと思います。 ※ あくまでも選択肢の一つとして海外でのキャリアについて考察します。 ※ 学生さんの参加も可能です。 ※ 予告なくセッション内容を変更する場合があります。予めご了承ください。 当日は Teams チャットウィンドウ にて質疑応答を受け付けます。 ※ セッション資料はイベント前後で公開される予定です。Connpass の本ページをご確認ください。 参加対象者 データサイエンティスト ソフトウェアエンジニア、システムエンジニア、デベロッパー Computer Science を学ぶ学生 データサイエンスに関わるマーケター、事業開発担当者 ゲストスピーカー 野崎 慧史さん, Director, Sales & Marketing, Archetype Corporation LinkedIn プロフィール 岡崎 雄太さん, Vice President, ISI-Dentsu of America, Inc LinkedIn プロフィール 酒井 潤さん, Senior Software Engineer, Splunk LinkedIn プロフィール 濵田 隼斗さん, AI/ML Specialist, Microsoft Corporation LinkedIn プロフィール イベント情報 日時: 10月9日(金)17:00~18:00 場所: オンライン (Teams) *参加者には別途リンクを共有いたします。 タイムライン: 時間 セッションテーマ 登壇者 17:00 Teams Meeting 開始 17:00 - 17:05 Introduction Microsoft 樋口 17:05 - 17:10 スピーカー紹介 Microsoft 樋口 17:10 - 17:30 パネルディスカッション Part 1 岡崎さん、野崎さん、濱田さん 17:30 - 17:45 パネルディスカッション Part 2 酒井さん 17:45 - 17:55 Q&A Microsoft 樋口 17:55 - 18:00 クロージング と 今後の展開のご紹介 Deep Learning Lab とは Deep Learning Labとは、Azure クラウドを提供するMicrosoft と 各種 Deep Learning ソリューションを提供するパートナー企業様による、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。 詳しくはこちらをご参照ください。 https://www.slideshare.net/hironojumpei/deep-learning-lab-ai-expo ※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて 日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx

10/8 (木)

Ab1cf4ebe356e9da8e5a76f199c095bd COTOBA Agent Developers Community
OSSを利用した対話システムの作り方
お申込み受付は終了しました 本勉強会の趣旨 自然言語処理や深層学習のOSSが沢山公開され興味はあるけどなかなか取っ付きにくい、という方もいると思います。理解を進める一つの方法としては「実際にOSSを使って何か動くものを作ってみる」というのが良いのではないでしょうか。このウェビナーでは、深層学習を中心とした自然言語処理関連のOSSと対話システムのOSSを利用した対話システムの作り方を解説します。自然言語処理としては深層学習を用いた文書分類、固有表現抽出、機械翻訳に関する技術と具体的な使い方、対話システムとしては全体的な動作原理と作り方を学ぶことができます。自然言語処理や対話システムの技術の理解を深め、これらを道具として使いこなし色々と応用していくためのきっかけにしていただけますと幸いです。もちろん参加は無料です! 対象者 IT分野のエンジニアで自然言語処理や対話システムに興味をお持ちの方。これからそれらの技術を応用して何かを作って見たいと思っている方。これまで当該分野の技術に馴染みの無かった方も大歓迎です。会津大学チャレンジャーバッジイベントです。 開催要領 実施日時: 2020年10月8日(木)18時~20時 実施形態: Webinar 形式によるオンライン開催 参加費: 無料 参加の皆様へ事前のお願い Zoom参加枠が満員となりましたので、Youtube Live同時配信参加枠を新たに設けました。ご登録の方にはイベント開催前にURLをお知らせします インターネットが良好に繋がる環境にてご視聴ください 視聴端末(PC/iPad/iPhone/Android)にZoomをインストールの上、サインアップ/サインインして下さい Zoom Webinar の開催の為、参加者の映像・音声は、配信には一切流れませんが、Q&Aで「匿名」のチェックを入れずに質問いただいた場合、お名前がQ&Aに表示されます。 Zoomのダウンロードはこちらから:https://zoom.us/support/download 17:50頃から入室が可能です。 質問がある方は、セッション中にZoomの「Q&A」タブからテキストで入力してください。各セッションの最後の質問コーナーにてまとめて回答致します。 Twitter でのイベントに関する投稿も大歓迎です!→ハッシュタグ #対話システム勉強会 事前のお問い合わせは、developers_community@cotobadesign.com までお願いします。 会津大学生は参加してアンケート記入するとチャレンジャーバッジ・コインが付与されます。 講師のご紹介 吉野 幸一郎: 2009年慶大環境情報卒.2011年京大情報修士修了.2014年同博士修了.学振PD,奈良先端大助教を経て2020年より理研 ロボティクスプロジェクト 知識獲得・対話チーム チームリーダー.京大博士(情報学).音声言語処理および自然言語処理,特に音声対話システムに関する研究に従事.2013年度人工知能学会研究会優秀賞,2018年度言語処理学会論文賞等受賞.IEEE,SIGDIAL, ACL, 情報処理学会,言語処理学会,日本ロボット学会各会員. 松田 繁樹:2003年北陸先端科学技術大学院大学博士後期課程修了. 同年, (株)国際電気通信基礎技術研究所(ATR)音声コミュニケーション研究所研究員. 2009年より情報通信研究機構研究員. 2014年より(株)ATR-Trek 先進技術開発部課長. 2019年2月よりコトバデザイン. 博士(情報科学). ロバスト音声認識, 多言語音声翻訳, 言語理解に関する研究に従事. 2010年4月文部科学大臣表彰受賞. 電子情報通信学会, 情報処理学会, 日本音響学会, 言語処理学会各会員. 高山 隼矢: 2017年豊田工業大学工学部卒業.2019年大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻博士前期課程修了.現在,大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻博士後期課程に在学中.自然言語処理,特に雑談対話システムに関する研究に従事. 山上 勝義: 京都大学大学院工学部電気系第二学科卒業。パナソニック(株)にて自然言語処理、音声インターフェース、対話システムの研究開発・製品化に従事。2018年4月にFAQチャットサービスをローンチ。産総研出向(2017/02〜2018/12)にて対話システムの研究に従事。2019年2月よりコトバデザインに参画。対話エージェントのソリューション開発を担当。 勉強会アジェンダ 対話システム入門 勉強会の最初の導入として、対話システムの基本知識をレクチャーします。どのような処理モジュールで対話システムが成り立っているか、それぞれの処理モジュールでどんな処理を行っているかを概説します。 講師: 理化学研究所 ロボティクスプロジェクト 知識獲得・対話分野研究チーム チームリーダー 吉野 幸一郎様 AllenNLPによる自然言語理解機能の実装 対話システムの自然言語理解(NLU: Natural Language Understanding)の機能として、インテント認識とスロット認識の技術と実装のエッセンスを解説します。インテント認識は文書分類、スロット認識は固有表現抽出の技術になりますので、応用範囲が広い技術を学ぶことができます。実装には有名なOSSであるAllenNLPを用います。 講師: 株式会社コトバデザイン プリンシパルリサーチャー 松田 繁樹 OpenNMTによる雑談対話機能の実装 seq2seq モデルによる雑談対話の技術と実装のエッセンスを解説します。OpenNMTという有名な機械翻訳関連のOSSによる実装を説明しますので、機械翻訳の仕組みを学ぶことにもなります。 講師: 大阪大学大学院情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 高山 隼矢様 COTOBA Agent OSSによる対話システムの実装 AIML言語によるルールベースの対話シナリオ実装を中心に、2, 3 の実装を利用して対話システムの構築の過程を解説します。COTOBA Agent OSSだけでも対話システムを作ることができますので、実際に動く対話システムの作り方のエッセンスを学ぶことができます。 講師: 株式会社コトバデザイン プリンシパル・ソリューションアーキテクト 山上 勝義 株式会社コトバデザインについて 私たちは、世界中のクリエイターがAIを対話インタフェースとして自由にコンテンツ開発できる世界を作ること、対話インタフェースを通じてより便利で彩りのある生活を実現することを目指して、対話コンテンツ開発プラットフォームの研究・開発を行なっています。

8/21 (金)

No image 108x72 g ザッピングセミナー
ザッピングセミナーとは? 本セミナーは、2011—2012年度、2014年度に有志によって開催されていた「ザッピングセミナー」の流れを汲んで、研究者の横の繋がりを広げること(平たく言うと異文化交流)を目的として立ち上げた企画です。以下にオリジナルの「ザッピングセミナー」の趣旨を掲載します: このセミナーは、研究者同士の分野を超えた交流を目的としたものであり、 その名の通り、専門外の内容を、気軽に聞くことができるような形式を想定しております。お時間と野次馬根性のある方はお気軽にご参加ください。 本セミナーは週1回程度、継続して開催する予定です。 それに伴い、講演者の他薦および自薦を受け付けております。 普段接点がないが、一度話を聞いてみたい人がいる 現在勉強している内容を、自分の中での確認も兼ねて話してみたい このようなご希望のある方はオーガナイザーまでご連絡ください。 セミナーの目的に鑑み、他薦は特に歓迎いたします。 発表者の方へのお願い 事前にタイトルとアブストラクト(和文の場合 200 文字程度)の 提出をお願いしています。 講演にあたってはセミナーの趣旨に鑑み、 できるだけ入門的で予備知識を必要とせず、 気楽に聞くことができるものを目指して頂けると助かります。 プログラム セミナー時間は基本的に1回90分程度とします。内訳は以下の通りです。 発表者による研究紹介:30分程度 フリートーク:60分程度 発表者 松井孝太(名古屋大) タイトル: 機械学習で材料科学のいろいろな問題に挑戦 アブストラクト: ここ2年ほど、機械学習を使って材料科学の問題を効率的に解決しようという研究プロジェクトに参加しています。今回は、能動学習と呼ばれる予測とその不確実性を同時にモデリングできる機械学習の方法を使って、実際に効率化できた(できそう)という例を、大型放射光施設へ測定実験に行ったときの体験も交えてご紹介したいと思います。

4/20 (月)

68591b8804fe1f3e3caa271cce3347f1 全脳アーキテクチャ勉強会
汎用AIと共生インタラクション
第30回 全脳アーキテクチャ勉強会[オンライン] (現状に鑑み、当法人では、オンラインでの勉強会を進めてゆく所存です) テーマ:汎用AIと共生インタラクション 開催趣旨:我々の日常生活圏にて我々と共生し,我々をサポートすることが汎用AIの活躍が期待される主たる用途の一つである.ここで重要となるのが,人とAIとの間に発生するインタラクションである.インタラクションに関する研究は常にAI研究のメインストリームの一つであり長い歴史を持つ.そして,「人間と情報環境の共生インタラクション基盤技術の創出と展開」と題して,人間・機械・情報環境からなる共生社会におけるインタラクションに関する理解を深め,人間同士から環境全体まで多様な形態でのインタラクションを高度に支援する情報基盤技術の創出と展開を目指す研究テーマが現在,JST CRESTとしても実施中である.そこで,今回の勉強会は,人と共生するAIの実現に向けた取り組みにおいて,インタラクションという切り口から研究を2件紹介するとともに,共生AIを実現する上での汎用AIの必要性についてパネル討論を行う. 勉強会開催詳細 日 時:2020年04月20日(月) 18:00~21:00 会 場:オンライン Zoomウェビナー 定 員:400名 主 催:NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 運 営:WBA勉強会実行委員会 申し込みから参加までの流れについては、下記を参照ください。 参加枠/参加費について 今後とも、当勉強会を末永く続けてゆくために、主要な支出である講師謝金・配信運営費等の必要経費について、学生以外の参加者に分担していただく方針とさせていただきます。参加をご検討の皆様には何卒ご理解いただけますと幸いでです。 一般参加枠: 先着順になります。お支払いいただいた代金は、今回の講師謝金および配信運営費に充当させていただきます。 学生参加枠: 学生のみが応募できる、無料の先着順枠です。 懇親会枠: 案内開始いたしました。 こちらから申し込みください。 https://wba-meetup.connpass.com/event/173189/ Zoomミーティングでオンラインで実行いたします。 勉強会参加者の方が申し込めます。 どうぞよろしくお願いいたします。 講演スケジュール 時間 内容 講演者 17:55 開場 18:00 開会の挨拶 山川 宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) 18:05 趣旨説明 栗原 聡(慶應義塾大学) 18:20 開催ご挨拶 間瀬 健二(名古屋大学) 18:30 Brain-Computer interfaceによる脳とAIのインタラクション 栁澤 琢史(大阪大学) 19:15 休憩(10分) 19:25 ヒューマンエージェントインタラクション:AIとHCIの葛藤 今井 倫太(慶應義塾大学) 20:10 ディスカッション 栗原聡(モデレーター)、間瀬 健二、栁澤 琢史、今井 倫太、山川 宏 20:50 Closing Remark 藤井 烈尚 (実行委員長) 21:00 終了 21:15 懇親会 オンライン Brain-Computer interfaceによる脳とAIのインタラクション 講演者:栁澤 琢史(大阪大学 高等共創研究院 教授) 概要: 脳信号から様々な知覚認知内容や運動状態などをAIによって推定する脳情報解読技術(Neural Decoding)によって、脳とコンピュータを直接つなぐBrain-Computer Interface(BCI)が実現した。また、脳表脳波を用いたneural decodingにより、人の言語や気分を推定できることが報告されている。さらに、体内埋め込み型脳信号計測技術が実用化され、脳の電気刺激と組み合わされることで、AIが推定した脳情報に応じて脳活動を制御するBrain-chipが、失った脳機能の補填や機能拡張として期待されている。しかし、BCIを介した脳とAIのインタラクションによる脳への影響は明らかではない。本講演では、BCIの現状とAIとのインタラクションについて議論する。 ヒューマンエージェントインタラクション:AIとHCIの葛藤 講演者:今井 倫太(慶應義塾大学理工学部 教授) 概要: 他者の行動・環境の変化を予測し生存力を高めるために知的能力を身につけてきたのが生物という観点に立つと、他者や環境とのインタラクションを成り立たせている原理・仕組みを考えることは知能研究において重要な位置を占めることが分かる。本講演では、人とインタラクションするエージェント(ロボットやCGキャラクタ)を通して、インタラクションを扱う知的情報処理システムについて考える。特に、人と機械の間のインタラクションを改善する目的で始まった人工知能研究とヒューマンコンピュータインタラクション研究が独自に発展し袂を分かつようになった中で、再度お互いに連携しあう可能性について考える。 申し込みから参加までの流れ 一般参加枠の方 Connpass から申し込み、PayPalでお支払いをお願いします。 開催前日および当日、Connpass から Zoom への登録情報(URL)のお知らせが届きます。 開催当日16時までに Zoom の登録URLにアクセスし、登録を行ってください。この際、 名前は実名でなくてもかまいません。質問などある方はわかりやすい名前が有利です。 メールアドレスは、PayPal お支払いの際に用いたメールアドレスをご使用ください。 登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom Webinar アクセス用のリンクを含むメールが送られてきます。 Zoom アプリの準備がまだの方はお使いの端末にインストールしておいてください。 開演時間(18時)になったら上記リンクをクリックし、Webinar にアクセスしてください。 学生参加枠の方 Connpass から申し込みをお願いします。 開催前日および当日、Connpass から Zoom への登録情報(URL)のお知らせが届きます。 開催当日16時までに Zoom の登録URLにアクセスし、登録を行ってください。この際、 First Name:Connpassのユーザー名、Last Name:学校名を入力ください。 登録用のメールアドレスには、通学中の学校のドメインのアドレスをご使用ください。 (事情があって学校ドメインのアドレスが使えない場合、Connpass 経由で連絡ください。) 登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom Webinar アクセス用のリンクを含むメールが送られてきます。 Zoom アプリの準備がまだの方はお使いの端末にインストールしておいてください。 開演時間(18時)になったら上記リンクをクリックし、Webinar にアクセスしてください。 Zoomパーフェクトマニュアル 今後色々なところでオンラインイベントが行われるようになると思います。 参考にしていただければ幸いです。 https://zoomy.info/zoom_perfect_manual/ 運営スタッフ プログラム委員長:栗原 聡 実行委員長:藤井 烈尚 司会:山川 宏 Zoomウェビナー担当:門前 一馬、横田 浩紀、生島 高裕、荒川 直哉 connpass:生島 高裕、孫 暁白 SNS告知:荒川 直哉 全脳アーキテクチャ勉強会オーガナイザー ◎ 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 一杉裕志 1990年東京工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了。1993年東京大学大学院情報科学専攻博士課程修了。博士(理学)。同年電子技術総合研究所(2001年より産業技術総合研究所)入所。プログラミング言語、ソフトウエア工学の研究に従事。2005年より計算論的神経科学の研究に従事。 「全脳アーキテクチャ解明に向けて」 ◎ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 山川宏 1987年3月東京理科大学理学部卒業。1992年東京大学で神経回路による強化学習モデル研究で工学博士取得。同年(株)富士通研究所入社後、概念学習、認知アーキテクチャ、教育ゲーム、将棋プロジェクト等の研究に従事。フレーム問題(人工知能分野では最大の基本問題)を脳の計算機能を参考とした機械学習により解決することを目指している。 ◎ 東京大学 教授 松尾豊 1997年東京大学工学部卒業。2002年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。産総研、スタンフォード大学等を経て、2007年から東京大学勤務。深層学習を中心とする人工知能の研究に従事。産学連携やスタートアップの育成などにも取り組む。 http://ymatsuo.com/japanese/ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ創設賛助会員 全脳アーキテクチャ・イニシアティブでは、賛助会員を募集しております。賛助会員に登録いただきますと、当サイトに貴団体ロゴとホームページへのリンク掲載や、各種イベントの優先参加など、さまざまな特典がございます。詳しくは、こちらをご覧ください。 これまでに開催された勉強会の内容 第29回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:脳と創造性 ひらめきは準備された心にやってくる ー認知科学における創造性研究ー | 三輪 和久(名古屋大学) 創造性における多角的なアプローチ ー認知・身体・他者ー | 清水 大地(東京大学) 第28回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:社会性の認知モデル ナイーブな欲求に基づくインタラクションの始まりとデザイン | 竹内 勇剛(静岡大学) 社会性の認知脳メカニズム | 嶋田 総太郎(明治大学) 「心の理論」の計算論的モデリング | 中橋 亮(ソニー・インタラクティブエンタテインメント) 第27回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:確率的グラフィカルモデルと脳 動的ボルツマンマシンとPommerman | 恐神 貴行(IBM 東京基礎研究所) 確率的グラフィカルモデルと離散構造処理 | 石畠 正和(NTT コミュニケーション科学基礎研究所) 第26回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:自由エネルギー原理 正解のない問題の解決: 実用的知能と行動選択の心理学 | 熊田 孝恒(京都大学) 感情と感情障害のしくみ -自由エネルギー原理の観点からとらえ直す- | 乾 敏郎(追手門学院大学) 第25回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:計算論的精神医学 エンジニアのための計算論的精神医学 | 浅川 伸一(東京女子大学) 計算論的精神医学:脳の計算理論に基づく精神障害の病態理解 | 山下 祐一(国立精神・神経医療研究センター) 第24回 全脳アーキテクチャ勉強会 トップダウン制約からの強化学習と社会学習 | 高橋 達二(東京電機大学) 仮説生成に向けた等価性構造抽出 | 佐藤 聖也(東京電機大学) 現代人工知能によって何が変わるのだろうか | 前田 英作(東京電機大学) アブダクションは具体的に研究しうる〜遮蔽補完の計算論〜 | 坂本 一寛(東北医科薬科大学) 第23回 全脳アーキテクチャ勉強会&第4回WBAハッカソン説明会 テーマ:脳における強化学習 強化学習 もう一つの源流:分類子システム | 荒井 幸代(千葉大学) 脳における強化学習| 太田宏之先生(防衛医大) 第22回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:自律性と汎用性 創発インタラクションの意義:機能分化に対する変分原理と数理モデル | 津田 一郎(中部大学創発学術院) デザインされた行動から自律発達的な行動へ:インテリジェンスダイナミクスに関して | 藤田 雅博(ソニー株式会社) 勉強会概要と発表資料 第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:「推論」 【脳科学】前頭葉での推論 | 坂上雅道(玉川大学) 【認知科学】人の推論過程 | 服部雅史(立命館大) 【人工知能】ベイジアンネット | 植野真臣(電気通信大学) 勉強会概要と発表資料 第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬における文脈表現 海馬とエピソード記憶 ―脳は物語をいかに表現するか?― 全脳における海馬の計算論 第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬における文脈表現 まとめ (togetter) 第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算 アナログ計算機と計算可能性 量子アニーリングのこれまでとこれから 第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算〜 まとめ (togetter) 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 全脳規模計算 全脳シミュレーション 時間領域アナログ方式で脳の演算効率に迫る 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 全脳規模計算 ~ まとめ (togetter) 第17回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 失語症と発達性ディスレクシア ~ 失語症と発達性ディスレクシア 脳内神経繊維連絡と失語症 発達性ディスレクシア - 生物学的原因から対応まで 第16回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 人工知能は意味をどう獲得するのか ~ ヒト大脳皮質における意味情報表現 画像キャプションの自動生成 第15回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 知能における進化・発達・学習 ~ ヒトの知性の進化 発達する知能 -ことばの学習を可能にする能力― 勉強会概要と発表資料 第14回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 深層学習を越える新皮質計算モデル ~ 大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としての Hierarchical Temporal Memory (HTM) 理論 サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス 勉強会概要と発表資料 第13回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ コネクトームと人工知能 ~ コネクトームの活用とその近未来 脳全体の機能に迫る 勉強会概要と発表資料 第12回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳の学習アーキテクチャー ~ 脳の学習アーキテクチャ パネルディスカッション「神経科学と全脳アーキテクチャ」 勉強会概要と発表資料 第11回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ Deep Learning の中身に迫る ~ 深層学習の学習過程における相転移 Deep Neural Networks の力学的解析 SkymindのDeep Learning への取り組み 勉強会概要と発表資料 第10回 全脳アーキテクチャ勉強会 「全脳アーキテクチャのいま」~ 全脳アーキテクチャプロジェクトとそれをとりまく周辺の最新状況報告 ~ 全脳アーキテクチャの全体像 人工知能の難問と表現学習 全脳アーキテクチャと大脳皮質モデル BESOM の実用化研究の構想 全脳アーキテクチャを支えるプラットフォーム 人工知能・ロボット次世代技術開発 汎用人工知能に向けた認知アーキテクチャが解決するべき知識の課題 感情モデルと対人サービス 若手の会の活動報告 勉強会概要と発表資料 第9回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 実世界に接地する言語と記号 ~ 脳内視覚情報処理における物体表現の理解を目指して ~ Deep neural network の利用とブレイン・マシン・インタフェースへの応用 ~ 記号創発ロボティクス ~内部視点から見る記号系組織化への構成論的アプローチ~ 脳科学から見た言語の計算原理 勉強会概要と発表資料 第8回 全脳アーキテクチャ勉強会 時系列データ ~ 脳と機械学習技術は時間をどう扱うのか ~ 脳における時間順序判断の確率論的最適化 順序とタイミングの神経回路モデル 深層学習によるロボットの感覚運動ダイナミクスの学習 勉強会概要と発表資料 第7回 全脳アーキテクチャ勉強会 感情 ~ 我々の行動を支配する価値の理解にむけて ~ 感情の進化 ~ サルとイヌに見られる感情機能 ~ 情動の神経基盤 ~ 負情動という生物にとっての価値はどのように作られるか? ~ 感情の工学モデルについて ~ 音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究 ~ 勉強会概要と発表資料 第6回 全脳アーキテクチャ勉強会 統合アーキテクチャー ~ 神経科学分野と AI 分野の研究蓄積の活用に向けて ~ 分散と集中:全脳ネットワーク分析が示唆する統合アーキテクチャ 脳の計算アーキテクチャ:汎用性を可能にする全体構造 認知機能実現のための認知アーキテクチャ 勉強会概要と発表資料 第5回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 意思決定 深いゴール探索と深い強化学習の技術をヒントにして、前頭前野の機構の解明を目指す ~ Deep Learning とベイジアンネットと強化学習を組み合わせた機構による、 前頭前野周辺の計算論的モデルの構想 BDI ― モデル、アーキテクチャ、論理 ― 強化学習から見た意思決定の階層 勉強会概要と発表資料 第4回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ~ 全脳アーキテクチャ主旨説明 AI の未解決問題と Deep Learning 脳の主要な器官の機能とモデル 脳をガイドとして超脳知能に至る最速の道筋を探る 自然な知覚を支える脳情報表現の定量理解 脳型コンピュータの可能性 勉強会概要と発表資料 第3回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬:脳の自己位置推定と地図作成のアルゴリズム ~ 「SLAM の現状と鼠の海馬を模倣した RatSLAM」 「海馬神経回路の機能ダイナミクス」 「人工知能 (AI) 観点から想定する海馬回路の機能仮説」 勉強会概要と発表資料 第2回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 大脳皮質と Deep Learning ~ 「大脳皮質と Deep Learning」 「視覚皮質の計算論的モデル ~ 形状知覚における図地分離と階層性 ~」 「Deep Learning 技術の今」 WBA の実現に向けて: 大脳新皮質モデルの視点から 勉強会概要と発表資料 第1回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ~ 勉強会開催の主旨説明 AI の未解決問題と Deep Learning 脳の主要な器官の機能とモデル 脳を参考として人レベル AI を目指す最速の道筋 勉強会概要と発表資料 全脳アーキテクチャ勉強会の開始背景(2013年12月) 人間の脳全体構造における知的情報処理をカバーできる全脳型 AI アーキテクチャを工学的に実現できれば、人間レベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になります。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をもたらすことが予見されます。例えば、検索や広告、自動翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融や経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を与えるでしょう。 私達は、この目的のためには、神経科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的に分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器として解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテクチャを構築することが近道であると考えています。 従来において、こうした試みは容易ではないと考えられてきましたが、状況は変わりつつあります。すでに、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向上を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再現/理解しようとする動きが欧米を中心に本格化しています。 また Deep Learning などの機械学習技術のブレークスルー、大脳皮質ベイジアンネット仮説などの計算論的神経科学の進展、クラウドなどの計算機環境が充実してきています。 こうした背景を踏まえるならば、全脳型 AI アーキテクチャの開発は世界的に早々に激化してくる可能性さえあります。 そこで私達は、2020年台前半までに最速で本技術を実現できるロードマップを意識しながら、この研究の裾野を広げていく必要があると考えています。 そしてこのためには、情報処理技術だけでなく、ある程度のレベルにおいて神経科学等の関連分野の知見を幅広く理解しながら、情熱をもってこの研究に挑む多くの研究者やエンジニアの参入が必要と考えています。

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B11b3eb82f141bd85e7c8508b69236e1 なごやかスタディ
※予定よりも多くのお申込みがあった場合、抽選とさせて頂きます。  予めご了承ください。企業タイアップイベントのご案内です。 今回は、新規事業やサービス立ち上げをテーマに、企業タイアップイベントを開催いたします。                    そのタイアップ企業は                      「楽天株式会社」       そう、かの有名な楽天社とタイアップ致します! 昨今、エンジニアのキャリアの1つに、技術力はもちろん「新規事業やサービスの立ち上げ」や「企画」といったことを 考えられる方が増えてきていると聞きます。 そこで今回、新サービスを次々と生み出している楽天社の名古屋支社、社員の方をお招きし、 楽天社の新規事業やサービス立ち上げ秘話、エンジニアに必要なクリエイティブな考え方など 様々なお話いただきます! 本イベントで、楽天社の持つノウハウの一端を垣間見ちゃいましょう! ◆コンテンツ内容  ・楽天・名古屋支社の立ち上げ  ・サービス企画からカットオーバーまでの秘話  ・グループワーク~新規サービス企画をしよう~  ・発表・質疑応答 ※コンテンツ内容は変更になる場合がございますのでご了承くださいませ。 【定員】20名 【注意事項】 ※予定よりも多くのお申込みがあった場合、抽選とさせて頂きます。予めご了承ください。 ※全体で20名を予定しております。  参加希望状況により、人数を調整させていただく可能性があります。 ※講師のスケジュールにより、セミナー内容は予告なく変更になる場合がございます。