yokoi (@yokoi0531)


参加する勉強会

8/12 (日)

E14c153ebcbafbbfe9991688cedf83d9 豊田市IT勉強会
豊田市駅周辺で、何かしらをゆるーく勉強します。 もくもく会とは? 自由に集まって、各自もくもくと作業することです。 もくもく会のススメ テーマ 勉強するテーマは自由です。 会場について 「とよた市民活動センター」の施設をお借りします。 今回は「活動室1」です。 http://www.toyota-shiminkatsudo.net/contents/guide/facilities.html http://toyota-shiminkatsudo.net/gnkt06/pub/fac_group.php?gid=G0000001&d=2018/8/12 参加費 なし タイムスケジュール 時間 内容 10:00-13:00 午前もくもく 13:00-14:00 昼休憩(皆で外食にいきます) 14:00-17:00 午後もくもく 17:00-18:00 今日やったことを自慢する会 遅刻、早退は自由です 「自慢する会」は一人5分ほどの自慢です。任意参加です。 用意していただくもの 自習できる何か ノートPCと電源アダプタ D-Subに変換するコネクタ(プロジェクタに映したい人) 注意 Wi-Fi環境はありません。ネットを閲覧する方は、テザリング環境などを各自用意してください。

9/1 (土)

0c243c5e4552e6c3f0c85b2c387be8fe 名古屋データ分析もくもく会
統計やらデータ分析やら機械学習やら
各自もくもくと、勉強したり、プログラムを作成したり、報告資料を作ったりします。 データ分析という名前をつけていますが、そこまでテーマは固定しなくていいかなと思ってます。 統計でもいいし、機械学習でもいいし、何作っててもいいです。 とりあえず、主催者は名古屋市営地下鉄の乗車数の重回帰分析モデル作っている気がします。 会場 セルフカフェ 覚王山 (愛知県名古屋市千種区末盛通3-41-3) 東山線覚王山 3番出口から東に徒歩7分 参加費 無料 ただし、セルフカフェ利用料として、自販機から何かをご購入ください。(200円くらい〜) タイムスケジュール 13:00-13:15 自己紹介とやりたいこと発表 13:15-17:50 もくもく作業 17:50-18:10 やったこと発表 18:10-18:30 片付け 遅刻、早退は自由ですが、事前連絡をいただけると助かります。 休憩は適宜自由にとってください。 用意していただくもの ・勉強や作業に使うもの インターネットが必要な場合はWiMAX等をご準備ください。 電源カフェなので、コンセントはあります。 注意事項 (今の所なし)

9/9 (日)

E14c153ebcbafbbfe9991688cedf83d9 豊田市IT勉強会
豊田市駅周辺で、何かしらをゆるーく勉強します。 もくもく会とは? 自由に集まって、各自もくもくと作業することです。 もくもく会のススメ テーマ 勉強するテーマは自由です。 会場について 「とよた市民活動センター」の施設をお借りします。 今回は「活動室2」です。 http://www.toyota-shiminkatsudo.net/contents/guide/facilities.html http://toyota-shiminkatsudo.net/gnkt06/pub/fac_group.php?gid=G0000001&d=2018/9/9 参加費 なし タイムスケジュール 時間 内容 10:00-13:00 午前もくもく 13:00-14:00 昼休憩(皆で外食にいきます) 14:00-17:00 午後もくもく 17:00-18:00 今日やったことを自慢する会 遅刻、早退は自由です 「自慢する会」は一人5分ほどの自慢です。任意参加です。 用意していただくもの 自習できる何か ノートPCと電源アダプタ D-Subに変換するコネクタ(プロジェクタに映したい人) 注意 Wi-Fi環境はありません。ネットを閲覧する方は、テザリング環境などを各自用意してください。


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。

6/23 (土)

No image 108x72 g 名古屋CV・PRML勉強会
内容 慶應義塾大学 秋月 秀一様によるご講演 講演内容:3D物体検出とロボットビジョンへの応用 概要(SSII2018 チュートリアル講演より引用) 物体の位置姿勢の認識技術は知能ロボティクス、VR/MR等に欠かせない、 重要な技術です。今日では3D点群を撮像可能なセンサには様々な選択肢 があり、そのデータを処理するためのアルゴリズムやライブラリ、可視 化ツールも揃ってきています。本講演では位置姿勢認識を例として、ラ イブラリ・可視化ツールの使い方を含めた3D点群処理の基礎と、代表的 なアルゴリズムを説明します。さらに、これまでに関わってきた3D認識 技術を利用したロボットアプリケーションの事例についても紹介します。 CVPR論文紹介 6月18 - 22日にアメリカ・ソルトレイクシティで開催されるConputer Vision and Pattern Recognition (CVPR)で発表される論文を紹介します! 発表者 中部大 荒木 中部大 森 中部大 祖父江 中部大 近藤 ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 中部大 福井 Non-local Neural Network 名大 榎本 CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization 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. また,勉強会後に懇親会を予定しています. ぜひぜひご参加ください!(近くの居酒屋になると思います.)

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

6/10 (日)

E14c153ebcbafbbfe9991688cedf83d9 豊田市IT勉強会
豊田市駅周辺で、何かしらをゆるーく勉強します。 もくもく会とは? 自由に集まって、各自もくもくと作業することです。 もくもく会のススメ テーマ 勉強するテーマは自由です。 会場について 「とよた市民活動センター」の施設をお借りします。 今回は「活動室2」という和室の部屋です。 http://www.toyota-shiminkatsudo.net/contents/guide/facilities.html 参加費 なし タイムスケジュール 時間 内容 10:00-13:00 午前もくもく 13:00-14:00 昼休憩 14:00-17:00 午後もくもく 17:00-18:00 今日やったことを自慢する会 遅刻、早退は自由です 「自慢する会」は一人5分ほどの自慢です。任意参加です。 用意していただくもの 自習できる何か ノートPCと電源アダプタ D-Subに変換するケーブル(プロジェクタを使う場合) 注意 Wi-Fi環境はありません。ネットを閲覧する方は、テザリング環境などを各自用意してください。

6/9 (土)

No image 108x72 g Nagoya Data Analytics
統計やらデータ分析やら機械学習やら
各自もくもくと、勉強したり、プログラムを作成したり、報告資料を作ったりします。 データ分析という名前をつけていますが、そこまでテーマは固定しなくていいかなと思ってます。 統計でもいいし、機械学習でもいいし、何作っててもいいです。 とりあえず、主催者は統計検定準一級の勉強をする予定です。 (統計検定二級三級の解説ならできると思いますので、困ってる方もどうぞ) 会場 西生涯学習センター 第一和室 鶴舞線 浄心駅 6番出口すぐ (https://www.suisin.city.nagoya.jp/system/institution/index.cgi?action=inst_view&inst_key=1164770263&class) 畳の上に座卓になります。 (#1の参加者の方へ。すみません。本陣の会場は抑えられませんでした) 参加費 Max 500円 会場代頭割りにする予定ですが、人数少ない場合は最大500円までご負担頂ければと思います。 タイムスケジュール 13:00-13:15 自己紹介とやりたいこと発表 13:15-17:50 もくもく作業 17:50-18:10 やったこと発表 18:10-18:30 片付け 遅刻、早退は自由ですが、事前連絡をいただけると助かります。 休憩は適宜自由にとってください。 用意していただくもの ・勉強や作業に使うもの インターネットが必要な場合はWiMAX等をご準備ください。 パソコン作業をされるのであれば、電源タップも持って来ていただいた方がいいかもしれません。 (一応、主催者で数本用意しようとは思います) 注意 飲食は自由ですが、ゴミは持ち帰る必要があります。 自分のゴミは自分で持ち帰るようにお願いいたします。

4/21 (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. 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。

3/12 (月)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
『DLLAB Academy: Chainerで学ぶディープラーニング入門』 深層学習の実社会での応用を推進するDLLABですが、日本全国で不足する深層学習エンジニアを育成するため、2017年7月からキカガク・PFN・Microsoftで3日間の深層学習ハンズオンを実施してまいりました。ここまで実践的な講座は中々ない、今まで受けた機械学習の講座の中で一番良かった!等々満足度100%のイベントになっております。 https://www.kikagaku.co.jp/services/dnn-seminar/ 経済産業省による第1回「第四次産業革命スキル習得講座」認定も受け、今後、2018年4月より東京・名古屋・大阪・福岡・札幌の全国5都市展開をしてまいります。講座自体は3日間20万円になっておりますので、たくさんの方に本セミナーを知ってもらうために、3時間でお試しいただけるプチセミナーを開催します。ハンズオンセミナーへの参加をご検討いただいている方は、ぜひこちらへご参加お待ちしております。 http://www.meti.go.jp/press/2017/01/20180110001/20180110001.html 参加対象者 データサイエンス及び機械学習に興味のある方 情報システム部門 企画部門 設計・製造部門 研究開発部門 データ活用部門・事業部門 セールス/マーケティング部門 品質管理やリスク管理部門 サービスプロバイダー/ITベンダー等 名古屋の皆さまのご協力を得て実施しております。 協賛:株式会社トレノケート イベント詳細(9時-12時、14時-17時の二部制になっています) トピック 時間 内容 イントロダクション 10分 企業紹介・セミナー紹介 ディープラーニング概論 50分 ・導入事例の紹介・人工知能・機械学習・ディープラーニングの違い・学習と推論・内挿と外挿・必要なスキルセット ディープラーニングの数学 60分 ・モデルとは?・計算の流れ・学習の流れ(順伝播と逆伝播) ディープラーニングの実装 60分 ・Python速習・Chainerによる実装(例題:データから美味しいワインを見つけよう) 持ち物 無線LANの使用できるPC ノート(5ページ程書けるもの) 筆記用具 お名刺(2枚) PCの環境構築 Windowsの方:【決定版】WindowsでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 Macの方:【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 予習内容 必須ではありませんが、短い時間でのセミナーを効率良くご受講いただくために、下記の予習資料で勉強されることをおすすめします。 推薦資料 機械学習のためのPython入門(無料) 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -(1,200円) 数学 xの微分はいくら? xの2乗の微分はいくら? 合成関数の微分:(3x-4)の2乗の微分はいくら? Python 変数(リスト タプル 辞書) if文 for文 関数 クラス 運営団体 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。

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。

1/19 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会 その10&Yahoo! JAPAN による事例発表
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 (最新動向・実践等は、通常会(次回:2018/02/03(予定))で扱います) 今回は、Yahoo! JAPAN との共催です。 Yahoo! JAPAN のデータ&サイエンス事例の発表と軽食と飲み物をご用意した懇親会 を用意しました。 ぜひ、ご参加ください。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会 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『8章 ディープラーニング』です。読書会は今回で終了の予定です。 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) この章ではコードは(ほぼ)出てこないので、今回はハンズオンはありません。 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 Yahoo! JAPAN による事例発表 Yahoo! JAPANのデータ&サイエンス事例を2例発表いたします 「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」 世界最先端技術「液浸(えきしん)」スパコン「kukai(空海)」を紹介します。 この発表は「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」はYahoo! JAPAN Tech Conference 2018の内容を事前に名古屋で先行して紹介する企画です。 「PredNetによる混雑レーダの未来予測」 名古屋オフィスのエンジニアからYahoo! MAPアプリの一機能である混雑レーダの混雑予測をDeep Learningにて取り組んだ内容を発表いたします。 懇親会 分科会終了後(20:30ごろ予定) に同会場で懇親会を行います。軽食、飲み物をご用意しております。 参加者の交流の機会としてぜひご活用ください。 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8章の読み合わせ 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 発表1 PredNetによる混雑レーダの未来予測 Yahoo! JAPAN ID統括本部 三木 勇磨 発表2 kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ Yahoo! JAPAN データ&サイエンスソリューション統括本部 テクニカルディレクター 角田 直行 LT 希望者がいれば※1 連絡事項 懇親会 軽食と飲み物(アルコールを含む)を提供いたします ※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 Yahoo! JAPAN 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 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 #11 (未定)

12/16 (土)

Ff66d5304ea2b6c953c47ecb47562c7c Center CLR
dotNET600とは? 「周りに自慢したいこんなスゴい技術があるのに発表する場が無いんだよな...」 こんな声に答え、従来からあるレベル100~500よりさらに上のレベル600を発表するdotNET600を設けました。 dotNET600は、参加者のレベルを気にすることなく、プレゼンターが今必要と感じている、.NETに関する高度な技術を思う存分に発表するイベントです。ぜひこの機会に、第一線で活躍している方々の「今」を共有しましょう。 タイムスケジュール ※ 調整中 時刻 内容 カテゴリー 発表者 10:00~10:30 (開場準備) 10:30 開場 10:30~11:00 受付 11:00~11:30 HoloLensを利用した遠隔3Dコミュニケ―ション HoloLens Tomoki Hayashi 11:30~12:00 Write common, run anywhere CLR Kouji Matsui 12:00~13:00 ランチタイム 13:00~13:30 Technical Community: Now and Future(仮) MVP Rie Moriguchi 13:30~14:00 TinyCLR OSのポーティング Device Takashi Matsuoka 14:00~14:30 F# 探検隊 ~ =の謎 ~ F# pocketberserker 14:30~15:00 休憩タイム 15:00~15:30 ライトニングトーク 15:30~16:00 CLIとBCL CLR Shozo Arai 16:00~16:30 .NetとAI AI Ryota Togai(garicchi) 16:30~16:45 (会場清掃) 16:45 閉場 登壇者 ※ アルファベット順 カテゴリー 名前 所属 HoloLens Tomoki Hayashi 株式会社デジタルレイ CLR Kouji Matsui Center CLR MS MVP プログラム Rie Moriguchi 日本マイクロソフト株式会社 Device Takashi Matsuoka Seeed株式会社 F# pocketberserker FSUGJP CLR Shozo Arai 日本マイクロソフト株式会社 AI Ryota Togai(garicchi) 静岡大学 ライトニングトーク ※ 調整中 タイトル 発表者 はじめてのPC自作入門 くぅ@fumiya_kume 備考 会場後方にはAsk the speakerコーナーがあります。セッション中わからないことがあれば、終了後により詳しく聞くことが出来ます。 参加費用について 皆様から徴収する参加費用は、全額会場利用費に充てます。 残金が発生したときは、次回の会場利用費に積み立てします。 飲食について 会場内での飲食は可能ですが、ゴミは各自でお持ち帰り下さい。 また、ランチタイムはdotNET600からの飲食の提供はありません。会場周辺には飲食店が多数あります。 懇親会について 本会が閉会後、懇親会の開催を予定しています(会場周辺の飲食店に移動します)。参加者は開会冒頭で確認しますので、ぜひご参加ください(費用等は検討中) 遠方からお越しの方へ 新幹線の場合は、名古屋駅で下車して名古屋市地下鉄東山線で伏見駅(または栄駅)へ。会場まで徒歩10分程度です。 飛行機の場合は、中部国際空港(セントレア)から名鉄ミュースカイで名古屋駅まで。以降は上記と同じです。 会場ビルにはテナントが多数入っています。また、名古屋中心部ということもあり、周辺にも多数の店舗があるので、参加ついでに見て回るのも良いと思います。 ビデオ撮影について 会期中、ビデオ撮影を行いますが、プレゼンターと画面キャプチャのみで参加者側は撮影しません (但し、質疑応答がある場合に音声が録音される可能性はあります)。 ストリーミング配信ではなく、録画→後日公開です。 また、公開については各プレゼンターの判断で行いますので、公開手段の不統一、必ず公開されるとは限らない事にご注意下さい。 協賛 .NET Fringe Japan ALGYAN名古屋支部 Microsoft Student Partners Japan

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)

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。

No image 108x72 g 名古屋CV・PRML勉強会
内容 産業技術総合研究所 片岡様によるご講演 タイトル: CVPR2017/ICCV2017から見た研究動向 発表者: 片岡裕雄(産総研) 2017年のCV分野に何が起きたのか,さらに今後すべき研究についてご講演いただきます. 名古屋工業大学 福嶋先生によるご講演 タイトル: 計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング 発表者: 福嶋慶繁(名工大) 本稿では,画像処理における高能率計算を達成するために,並列化・ベクトル化プログラミング手法とそのデザインパターンや画像処理専用プログラミング言語について述べる.ムーアの法則に従ってトランジスタの集積度が上がり続けているが,一方で計算機アーキテクチャは複雑化しており,計算機の性能を生かすためにはアーキテクチャに合わせたプログラミングが必須である.また,データI/O性能の成長は演算能力の向上に比べてなだらかであり,この非対称性を考慮したプログラミングも重要である. 実験では,これらを考慮することで画像の単純な線形変換や畳み込み処理,高度なアップサンプル処理が効率化されることを示す. 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.

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。

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)

10/22 (日)

Ab4cefba6c5b76cfbe6d3ac365ef6ffd Mashup名古屋
ハンズオン後の懇親会
非常に大きな台風が接近しているため懇親会に関しては中止とさせていただきます。直前の連絡となり非常に申し訳ありませんがご理解のほどよろしくお願いいたします。 イベントの概要(本会の概要) 「Unityに興味があるけど、…」で止まっている 興味はあるけど何から手を付けていいかわからない 難し過ぎて進まない そんな悩みを持つ人集まれ!当イベントはUnityの基礎(基本?)を学ぶイベントです。 Unityの基本操作からアセットの利用方法を学べます。 この機会を利用して、ぜひUnityの世界を楽しんでください! 初心者向けUnityハンズオン【名古屋】イベント終了後の懇親会です。 日時・場所 日時 10月22日(日) 18:00頃 - 20:00頃まで(飲み放題2時間ですが、飲み物はセルフサービスとなります。) 会場 楽楽 名駅店 (ラクラク)(会場から徒歩5分) 【店舗情報】 https://tabelog.com/aichi/A2301/A230101/23002204/ 費用 一名あたり3,000円の予定です。ハンズオンの受付時間または休憩時間で集めさせていただきます。 また、基本的には勉強会に参加した方優先の懇親会とさせていただきます。 万が一懇親会場所の都合などで参加者人数以上収容できない場合などは、connpassページを通してお断りすることがあるかもしれませんのでご了承ください。

Ab4cefba6c5b76cfbe6d3ac365ef6ffd Mashup名古屋
日本システム開発殿のご行為により再増員も検討ができるようになりました イベントの概要 「Unityに興味があるけど、…」で止まっている 興味はあるけど何から手を付けていいかわからない 難し過ぎて進まない そんな悩みを持つ人集まれ!当イベントはUnityの基礎(基本?)を学ぶイベントです。 Unityの基本操作からアセットの利用方法を学べます。 この機会を利用して、ぜひUnityの世界を楽しんでください! ハンズオンに参加するために必要なもの Unity(最新)がインストールされているPC Unityのユーザ登録も行っておいてください。 開催概要 【日 程】 2017年10月22日(日)13:00 ~ 17:00(12:30 開場) 【対 象】 Unityの初心者 【場 所】 名古屋第二埼玉ビル(愛知県名古屋市中村区名駅4-2-28)日本システム開発殿 8F会議室 【主 催】 Mashup名古屋 【後 援】 Mashup Awards運営事務局 タイムテーブル 予定 ※以下のスケジュールは現時点の予定のため、変更される場合がございます。 時間 内容 12:30~13:00 開場/受付 13:00~13:10 会場説明・はじめに 13:10~17:00 ハンズオン 最初の2時間ほどで、Unityの概要説明と簡単なアプリケーションをサンプルとして作成します。そのあとは自由にカスタマイズなどを行い、自分の作ってみたいアプリケーションの制作時間とする予定です。 ハンズオン後に懇親会を参加致します。懇親会は別途申し込みをお願い致します。現在は20名としていますが、若干の調整は可能です。 https://mashup-nagoya.connpass.com/event/69472/ 講師紹介 常名 隆司 様 ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン合同会社 アセットストアマネージャー Unityでの開発に役立つアセットのマーケットプレイスであるアセットストアの日本担当。 Unityエンジニアからアセットの活用事例を聞き出したり、アセット制作者本人が気付いていないアセットのオススメポイントを探り出したりしながら、一人でも多くのUnityユーザーが素敵なアセットと出会えるためのお手伝いをしている。 個人活動でJapan XR HackathonやVR Game Jam in Japanのリージョナルオーガナイザーを務め、北米最大級のAR/MR/VRコミュニティであるSilicon Valley Virtual Realityの日本支部を立ち上げて日米双方のXR開発者コミュニティの橋渡しに明け暮れている。 当日のご注意 conpass発行の受付番号をご用意ください。 イベントの様子を記事として公開する可能性があるため撮影いたします。あらかじめご了承ください。 ハンズオンの続きはMashupAwardsのハッカソンで! ハンズオンに参加頂くと、、、「実際にこんなアプリを作ってみたいな〜」となると思います。 今回のハンズオンの続きを9月5日から開催のMashupAwardのハッカソンで作品の具現化してみてはどうでしょうか? 【ご注意】 増員にあたり日本システム開発殿の社員の方も参加されることになります。また参加人数が多くなることもあり、運営側のスタッフも増員致します。その点はご了承いただければと思います。

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。

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。

8/19 (土)

C9d379a73fa278df5fae314abd0d227a JXUG
なごやでも Xamarin
なごやでもXamarin の勉強会が開催されます! 今回は、なんと!講師として、Xamarin 社で Xamarin を開発し、現在 日本マイクロソフト で働いている Atsushi Enomoto さん、 日本マイクロソフトのテクニカルエバンジェリストの 千代田まどかさん(ちょまどさん(@chomado))にも来ていただきます! 開催概要 Xamarin にすでに触れたことのある方向けに、 Xamarin の最新技術ってどうなってるの? Xamarin の周辺技術にはどんなのがあるの? Xamarin を支えてる技術は? といった疑問にお答えする勉強会です。 タイムスケジュール 時間 タイトル スピーカー 13:00 参加者入場 13:15 OP まるちゃん 13:30 私は Xamarin が好きだ ちょまどさん 14:20 休憩 14:30 AIをアプリに取り込む! くぅ 15:20 休憩 15:30 Embeddinator-4000から学ぶXamarinの基礎 えのさん 16:20 休憩 16:30 わくわくLT まるちゃん 16:50 懇親会 17:20 ED まるちゃん 17:30 終了 Gitter Gitter は、公開されてるLineみたいなものです。 Twitter アカウント or Github アカウントがあれば利用できます。 ここで、質問すると登壇者の方に後で答えてもらえるかも!? https://gitter.im/jxug/Xamarin-Study-Meetup アンチハラスメントポリシー JXUG では、アンチハラスメントポリシーを掲げています。参加されるすべての方は、以下のページのポリシーを順守いただきますよう、お願いいたします。 JXUG : コミュニティポリシー 登壇者の方はできるだけ事前のスライドチェックを受けてください。ポリシーに抵触するような行為があった場合には、コミュニティ側から発表の中止などを行う場合がありますので、あらかじめご了承ください。 健全な運営にご協力をお願いいたします。 任意のカンパのお願い 現在 JXUG では、任意で一口 500円のカンパを募集しております。イベント中の軽食代、登壇者/スタッフの懇親会での割引や、遠方から来られた方へのお車代、有料会場の費用などに使用いたします。 ※ この勉強会は、 MSP と JXUG が共催している勉強会です。 会場について 日本Microsoft 中部支店のセミナールームをお借りして開催いたします。 住所 愛知県名古屋市西区牛島町 6-1 名古屋ルーセントタワー 21F 会場では、 Wifi, 電源が使えます。 Microsoft Student Partnersについて マイクロソフトの技術で開発することのおもしろさ、楽しさを学生に伝え、 学生の Microsoft Fun! を増やす活動を行っています。 ▼リンク http://mspjp.net/

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)

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。

6/17 (土)

C9d379a73fa278df5fae314abd0d227a JXUG
なごやか に、Xamarin を勉強していきましょう!
今回のイベントについて 今回のイベントは MSP と JXUG が共同で主催する勉強会で、Xamarin が Microsoft に買収され無料化してから1周年の記念勉強会も兼ねております。 この勉強会はタイトルにもある通り Xamarin に触れたことがない学生さんでも理解出来るような内容となっておりますので、 Xamarin が気になってるけど触ったことが無いという学生さんも大歓迎です!! また、今 Xamarin を勉強していたり、 Xamarin で何か作っているという方は是非 LT 枠へのご参加もお待ちしております! タイムスケジュール 時間 発表者 内容 09:00 - 09:45 スタッフ集合 09:45 - 10:00 開場(参加者入場開始) 10:00 - 10:10 オープニング 10:10 - 11:00 あめいさん Xamarin.Forms.GoogleMaps について 11:00 - 11:05 休憩 11:05 - 11:55 伊勢さん Xamarin アプリとプッシュ通知(仮) 11:55 - 12:40 昼休憩 12:40 - 13:30 田淵さん Xamarin 最新情報 2017.6 13:30 - 13:35 休憩 13:35 - 14:25 くぅさん(MSP) Xamarin with UnitTest, UITest 14:25 - 14:30 休憩 14:30 - 15:20 akinobu_yamamotoさん iPhoneアプリ(Xamarin.iOS)で ロボット「Robi」を動かしてみた。 15:20 - 15:30 休憩+プレゼント 15:30 - 15:50 LT 15:50 - 16:00 クロージング Microsoft Student Partnersについて マイクロソフトの技術で開発することのおもしろさ、楽しさを学生に伝え、 学生の Microsoft Fun! を増やす活動を行っています。 ▼リンク https://msdn.microsoft.com/ja-jp/microsoftstudentpartners.aspx LT 可知 usamik26 影白 Gitter https://gitter.im/jxug/Xamarin-Study-Meetup アンチハラスメントポリシー JXUG では、アンチハラスメントポリシーを掲げています。参加されるすべての方は、以下のページのポリシーを順守いただきますよう、お願いいたします。 JXUG : コミュニティポリシー 登壇者の方はできるだけ事前のスライドチェックを受けてください。ポリシーに抵触するような行為があった場合には、コミュニティ側から発表の中止などを行う場合がありますので、あらかじめご了承ください。 健全な運営にご協力をお願いいたします。 任意のカンパのお願い 現在 JXUG では、任意で一口 500円のカンパを募集しております。イベント中の軽食代、登壇者/スタッフの懇親会での割引や、遠方から来られた方へのお車代、有料会場の費用などに使用いたします。 (ブログ枠は、イベントレポートを書いて、開催後にイベントページへブログ記事のURL をコメントする枠です。)

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。

5/24 (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

5/13 (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. tf-goghを使ったハンズオン 今回は、n_kats_さんより、前回の発表で、ある画像を「ゴッホ的」に見せるがありましたが、それを、実際にコードで書いて理解しよう!という趣旨の勉強会を行います n_kats_さんの発表について http://qiita.com/n_kats_/items/891489d8ef912af4e699 「ゴッホ的」な画像を作るにあたって、ポイントはこの二点です。 2つの画像の特徴を混ぜる方法の理解すること ハイパーパラメーターを変更するどうなるかを試すこと mnist では、大量の数字画像データを学習して数字の判別を行いました。その仕組みを理解されている方も多いと思います。 今回のハンズオンは、それとは違い、tensorflowを使って「如何に画像の特徴を読み取るか」です。その仕組みを理解されている人は少ないと思いますので、ぜひ、ハンズオンを行なって、理解していきましょう。 ハンズオンに必要なものを準備しておいてください。 ・ tf-goghのソースコード(https://github.com/n-kats/tf-gogh) ・ tf-goghで利用する画像(元画像になるものや画風画像になるもの) ・caffemodelファイル ninモデル vggモデル  パッケージ(いずれもpipもしくはpip3でインストールできます。) ・ chainer ・ pillow ・ tensorflow ・ jupyter ・ matplotlib pythonのversionは3系をおすすめします。 Dockerを利用する場合は、 docker pull nkats/mln:20170513 を利用してください。 上記のパッケージと日本語環境を備えています。 Dockerイメージにモデルやtf-goghのソースコードは含まれていませんので、これらのダウンロードを忘れないでください。 (Dockerイメージのサイズは大きいので、会場でのダウンロードは難しいかと思うので事前にダウンロードをしておいてください。) 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。 A.Tajiri antimon2 tonosaki ディープラーニングでペットボトルの本数を数えてみる 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:00 各自でハンズオン 14:10-14:30 ハンズオンの解説・質疑応答 14:30-     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。

5/12 (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2
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10回)で扱います) 参加枠について 現在、「一般参加」「サテライト1」「サテライト2」の3つの参加枠が存在します。 どちらも会場は同じビルの同じフロア(別会議室)です。 司会進行は、大会議室側(一般参加枠側)で行います。収容人数とそれ以外に各参加枠の違いはありません。 各会議室は、TV会議システムで繋がっています。質疑応答等はリアルタイムにやり取りできます。 他枠の補欠の方で、空いているサテライト枠に切り替えたい場合、一旦参加申込をキャンセルして新しい枠で参加登録し直す必要がございます。自動で空いている枠への振り分け等はされませんのでご注意ください。 動画配信について 当日、Facebook Live を利用して勉強会の動画配信を行います。 参加出来なかった方も、ご自宅や職場で勉強会の様子をご覧いただけます(正常に視聴するには Facebook にログインする必要があるかもしれません)。 ライブ配信URLは当日、このイベントページおよびTwitterでお知らせします。 また動画は勉強会終了後、機械学習名古屋 の Facebookページ 内で視聴できるようになります。 https://www.facebook.com/mlnagoya/videos/vb.1734757813481761/1751312885159587/?type=2&theater¬if_t=like¬if_id=1494582138228018 『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『2章 パーセプトロン』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 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) 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) 内容 補足 参加者自己紹介 1人あたり1分程度で簡単に※1 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2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 (ゼロから作る Deep Learning第3章の読み合わせ) ※時間が余れば最初の方だけ LT1 『ゼロから作る Deep Learning』の内容をPython 以外の言語でやってみた話(仮)by niwasawa (LT2) 希望者がいて時間が余れば※2 連絡事項 片付け 会議室の原状復帰にご協力をお願いします ※1 人数が多い場合は省略いたします。 ※2 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18:30~18:50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。

4/17 (月)

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1
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10回)で扱います) 参加枠について 現在、「一般参加」「サテライト1」「サテライト2」の3つの参加枠が存在します。 どちらも会場は同じビルの同じフロア(別会議室)です。 司会進行は、大会議室側(一般参加枠側)で行います。収容人数とそれ以外に各参加枠の違いはありません。 各会議室は、TV会議システムで繋がっています。質疑応答等はリアルタイムにやり取りできます。 一般参加枠で補欠の方で、サテライト枠に切り替えたい場合、一旦参加申込をキャンセルして新しい枠で参加登録し直す必要がございます。自動で空いている枠への振り分け等はされませんのでご注意ください。 動画配信について 当日、Facebook Live を利用して勉強会の動画配信を行います。 参加出来なかった方も、ご自宅や職場で勉強会の様子をご覧いただけます(正常に視聴するには Facebook にログインする必要があるかもしれません)。 ライブ配信URLは当日、このイベントページおよびTwitterでお知らせします。 また動画は勉強会終了後、機械学習名古屋 の Facebookページ 内で視聴できるようになります。 ※ただいま動画配信中! https://www.facebook.com/mlnagoya/videos/1740496489574560/ 『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、初回からしばらく、書籍『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 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 内容 補足 参加者自己紹介 1人あたり1分程度で簡単に※1 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 オリエンテーション 初回ということで、勉強会の方向性等の説明をします Python 環境の確認 ※2 ゼロから作る Deep Learning第1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 次回以降のスケジュールについて ※3 (LT) 希望者がいて時間が余れば 片付け 会議室の原状復帰にご協力をお願いします ※1 人数が多い場合は省略いたします。 ※2 参加者ごとの環境統一のため、勉強会用の Dockerイメージ を作成しました! → antimon2/mlnsc-dlscratch ↑の使い方解説ページ ぜひご利用ください! ※3 第2回以降は、毎月第1金曜日(第2回は第2金曜日)に開催予定。 第2回:2017/05/12(金)(予定) 第3回:2017/06/02(金)(予定) 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、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。

4/9 (日)

No image 108x72 g 大阪駆動開発
Unityのハンズオンです。今年発表されたばかりのHoloLens体験もできます!初心者大歓迎!
追記(2017/04/04) 実機を3台確保しましたので、「見学チケット」の代わりに「受講チケット」を追加しました。 是非この機会に近未来を体験してみてください! 皆様のご参加をお待ちしております! 追記(2017/03/16) ご好評につき、早々に定員オーバーとなってしまいましたので、「見学チケット」を4枠追加しました。 実機の数の都合によりHoloLens体験はして頂けないものの、 その他のプログラム(ハンズオンや名刺交換など)には通常通りご参加頂けます^^ 名古屋からイノベーションを巻き起こしたい皆様のご参加をお待ちしております! ※見学枠の方はハンズオン中のフォローアップ等はできかねますので、ご注意下さい。 概要 2017年1月18日より提供開始された「Microsoft HoloLens」。 HoloLens関連のイベントは全国各地で開催されていますが、 なぜか名古屋が飛ばされている・・・ そこで、このたび名古屋で初めてとなるHoloLensハンズオンのイベントを実施します。 開発者の方は、デバイスをお持ちでなくてもデバッグできるよう、 HoloLens(一般向け:¥555,800、Developer向け:¥333,800)をお貸しします。 (既に1台持っているという方は、複数台を使用した空間共有機能を試すことができます。) HoloLensは夢のあるデバイスだと思いますが、デバイス自体が高価で触れる機会が少なかったり、 日本語での情報が少なかったりで開発のハードルがまだ高めだと思いますので、 そのハードルを少しでも下げられたらと思います。 HoloLensやAR(MR)開発に興味を持つ者同士、開発にスタートダッシュをかけていきましょう! 参加可能な方 ・Unityで開発したいと考えているエンジニアの方(経験年数不問) ・HoloLensを使用してAR(MR)コンテンツを作りたいと考えている方 過去のイベント「HoloLensスタートダッシュ!」の様子 複合現実(MR)デバイスのアプリを作るハンズオンに参加 ※weed様のブログをご紹介させて頂きます。初心者にもよくわかる環境構築手順や解説も詳しく掲載されています。 過去のイベント「はじめてのHoloLensハッカソン」の様子 HoloLensのアプリ開発の準備とはまったこと ※satoshi_nodaさんのQiitaエントリーをご紹介させて頂きます。環境構築手順やはまりどころなども含め、HoloLensの開発のイメージがつかめます。 参加を希望される方は・・・ 必ずconnpassで、事前に参加申し込みをしてお越しください。 参加するメリット ・HoloLensでの開発の流れを知ることができます! ・HoloLensを購入、入手する前に実機の確認や使ってみた話を聞くことができます! ・HoloLensやXR(AR,MR,VRなどの近未来技術)開発に興味を持つクリエイターと知り合うことができます! ・AR(MR)とVRの特性の違いについて理解を深めることができます! ※人数を絞っていますので、顔の見える関係が構築できます(^o^) コンテンツ 【14:45】受付開始 【15:00】ハンズオンスタート ・Microsoft HoloLensの概要説明 ・実機でアプリを体験+名刺交換 ※体験時間:1人5分以内 ・Unityを使用したHoloLens開発ハンズオン(1時間半~2時間) ・質疑応答、意見交換等 ・希望者は自分の作ったプログラムを実機に転送して動作確認 【18:00】イベントおひらき ※希望者がいれば、このあと飲みにいきましょう! 持ち物 ・名刺 ・Windows10インストール済みPC(デバッグ実行を行わない場合はWindows8.1でも可能なことを確認済み) HoloLens用にUnity(ver5.5.1f1)とVisualStudio2015をハンズオンで使用しますので、事前にインストールをお願いします(Unityが最新バージョンでないことに注意)。 https://developer.microsoft.com/en-us/windows/holographic/install_the_tools <インストール手順(YouTube)> https://www.youtube.com/watch?v=81N9cU47tn8 <ディスクスペース> VisualStudioとUWP開発用のSDK等で19GB UnityとWindowsStore出力用のコンポーネントで7~8GB 余裕を持って30GBぐらいを考えておいた方がよさそうです。 <メモリ> 基本的には開発環境(UnityとVS)が動作すればよいので、4GBでも可能だと思います。 御礼 このたび、クラウド請求管理サービスでおなじみの株式会社Misoca様のご厚意により、セミナールームをお借りさせて頂きます。 Misocaを使えばたった1分で請求書・見積書・納品書の作成が可能に! 関係各位の皆様のご厚情に心より御礼申し上げますm(__)m

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。