KanSAKAMOTO (@KanSAKAMOTO)


参加する勉強会

10/21 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その43
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。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 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。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。


過去の勉強会

9/16 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その42
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。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 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。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

8/24 (火)

949a147c818b74fa37d3497dea8d7255 ACRi
FPGAの活用方法を模索・研究する団体「ACRi」の主催するウェビナーです。
イベント概要 アダプティブコンピューティング研究推進体(ACRi)は、FPGAの活用方法を模索、研究する団体です。より多くの方にFPGAを楽しんでほしいと考えているACRiでは、ウェビナーを通じてFPGAの学び方・楽しみ方や活用事例を紹介していきます。 お陰様で、日本初の無償オンラインFPGA利用環境としてスタートした「ACRiルーム」も、早1年が経ちました。ACRiルーム1周年を記念し、「FPGAの楽しさ 再発見」をテーマとしたウェビナーをお送りします。スペシャルゲストとして、東京大学准教授 兼 株式会社ティアフォーCTOの加藤真平先生よりご登壇頂き、自動運転という最先端のAI研究分野とFPGAとの関わりについてお話して頂きます。また、ACRiルーム運営メンバーのわさらぼ/三好様、愛知工業大学/藤枝先生、ザイリンクス/安藤様より、それぞれACRiルームに新たに追加される機材やコンテンツについてご紹介頂きます。是非ともお見逃しなく。 セッション内容の紹介 基調講演:完全自動運転の実用化に向けたドメイン特化型コンピューティングプラットフォーム 講演者:東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授 加藤真平 先生 概要:完全自動運転に向けたシステムオンチップ(SoC)とソフトウェアプラットフォームの研究開発により、AIエッジコンピューティングにおける限られた計算資源でのリアルタイム性の保証と従来比10倍以上の高速なデータ処理を達成することを目標としている。特に本研究開発では、Proof of Concept (PoC)を提示し、メニーコアやアクセラレータが混在するテロジニアスなSoC上でリアルタイム性を保証したコンパイラ・OSとミドルウェア、自動運転アプリケーションの統合基盤を構築する。 セッション1:ACRiルーム1年間の活動と新たな取り組み 講演者:ACRiルーム室長 わさらぼ合同会社 三好健文 様 概要: 昨年8月にACRiルームの正式運用を開始して以来、多くの方々にFPGAに気軽に触れる機会を提供できたと思います。ACRiルームの1年間の運用を振り返ると共に、2年目のとなる今年の取り組みをご紹介したいと思います。 セッション2:新機材 Intel FPGAボードの使い方紹介 講演者:ACRiルーム副室長 愛知工業大学 工学部電気学科 准教授 藤枝直輝 先生 概要:ACRi ルームではこれまで Xilinx社の FPGA を搭載した Arty A7 ボードや Alveo アクセラレータの遠隔利用環境を提供してきましたが、このたび Intel社の FPGA を搭載した DE10-Lite ボードが利用可能になります。その利用方法について簡単にご紹介いたします。 セッション3:新コンテンツ「ACRi HLSチャレンジ」紹介 講演者:ACRiルーム副室長 ザイリンクス株式会社 安藤潤 様 概要:ハードウェア記述言語が分からなくても、高位合成ツール(HLS)を使えば C/C++で書いたコードをFPGA上に実装することが出来ます。今回、この高位合成ツールを使ったプログラム投稿サイトをオープン致します。是非、周りの技術者と競い合いながらプログラミング技術を身につけてください。 対象の方 FPGAによる高速化に興味のあるエンジニア、学生(初心者の方、大歓迎です) ACRiの活動に興味を持ってくれている企業の方、教育機関の方 タイムライン   アジェンダ 時間 1. 冒頭挨拶:ACRi代表 東京工業大学 教授 吉瀬謙二 先生 17:30-17:35 (5分) 2. 基調講演:東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授 加藤真平 先生 17:35-18:05 (30分)   3. セッション1:わさらぼ合同会社 三好健文 様  18:05-18:20 (15分)   4. セッション2:愛知工業大学 准教授 藤枝直輝 先生 18:20-18:35 (15分)   5. セッション3:ザイリンクス株式会社 安藤潤 様  18:35-18:50 (15分)   6. Q&A/クロージング:ACRi事務局  18:50-19:00 (10分)   ハッシュタグ 今回のイベントのハッシュタグは #ACRi です。是非皆さんのSNSで拡散をおねがいします。 注意事項 ・このイベントはオンライン(YouTubeでの配信)で行います。登録者に配信URLをメールでお知らせいたします。 ・このイベントはFPGAに興味がある方ならどなたでも参加いただけます。

7/21 (水)

No image 108x72 g DBSJ presents 最強データベース講義シリーズ
DBSJ presents 最強データベース講義 #7
日時・講演内容 日時:2021年7月21日(水) 18:30-19:30 開催場所:オンライン(URL等は参加者に通知いたします) タイトル:パーソナルデータマーケットの基礎 講師:吉川正俊先生(京都大学 教授) 講義概要: 我々の日常生活は,サーチエンジン,Web広告,レストラン検索などパーソナル データを提供することによる対価として享受するサービス無しでは成り立たなく なっており,巨大データプラットフォーマーは収集した大量のパーソナルデータ から価値を創造し莫大な利益を得ている.この構図に対し政府側による巨大デー タプラットフォーマーに対するGDPRやCPRAなどの法的規制が行われている.パー ソナルデータは有用な資源であり,個人がパーソナルデータを自分の制御下に置 きながら個人と社会全体の効用を最大にするようなデータ生態系を構築すること は今後の社会における重要な課題である.パーソナルデータマーケットはその データ生態系における一つの構成要素であり近年急速に注目を集めているが,そ の実現のためには経済学,法学,心理学,計算機科学など多くの学問分野にまた がる学際的なアプローチを必要とする.この講義ではパーソナルデータマーケッ トの基礎として重要と思われる概念を紹介する. 講師紹介: 吉川正俊 先生(京都大学 教授) 1985年京都大学大学院博士後期課程修了.博士論文のタイトルは"Studies on Query Processing in Relational Database Systems".その後,京都産業大学, 奈良先端科学技術大学院大学,名古屋大学を経て2006年から京都大学大学院情報 学研究科社会情報学専攻教授.最近は,プライバシ保護技術,パーソナルデータ マーケットなどの研究を行っている.現在,IEEE ICDE Steering Committee及び International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp) Steering Committeeのメンバー.また,The First International Conference on AI-ML Systems (https://www.aimlsystems.org/2021/)のGeneral Co-Chairを 務めている.日本データベース学会理事.日本学術会議連携会員.著書として 「データベースの基礎」(オーム社, 2019年)がある. 最強データベース講義について 日本データベース学会(DBSJ)が取り組む 「最強データベース講義プロジェクト」 は、データベース関連分野の幅広いトピックについて第一人者として最先端の研究をリードされている教授陣による講義動画を無償で提供しています。 参照:本プロジェクトの開催趣旨(by 喜連川先生) https://www.youtube.com/watch?v=oA2bg0qUiUA 本プロジェクトでは、リアルタイムなオンライン講義として公開収録したものを再編集し、後日講義動画として提供します。 講義動画は個人でのご聴講に加えて大学での講義など機関の利用もウェルカムです。その際には、DBSJにもご連絡頂けますと幸いです。これまでの開催と講義動画につきましては 本ページ下の「過去の開催と講義動画」をご覧ください。 過去のイベントと動画 第1回 クラウドソーシング(森嶋厚行先生) 第2回 RDFストア(天笠俊之先生) 第3回 データベース四方山話(増永良文先生) 第4回 いつでもどこでも秘密計算の時代へ(山名早人先生) 第5回 Web情報検索(田中克己先生) 第6回 異文化統合データベースと意味計算(清木康先生)

7/15 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その40
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。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 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。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

5/20 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その38
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。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 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。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

4/15 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その37
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。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 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。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

4/9 (金)

D1cecc9161bd44dbab213b61d7cd9826 建築情報学会
建築と情報について熱く語るMeetup!
建築情報学会がお送りするオンラインMeetup! 昨年11月に爆誕した建築情報学会!ついに4月から本格稼働となりました! 建築情報学会Meetupは、建築情報学の領域を日々切り開いている学会の「モンスター」たちによる情報発信と交流の場です。 ■前回開催の様子 Togetterまとめ: https://togetter.com/li/1680586 Youtubeアーカイブ: https://youtu.be/W2S8ZVY497o ぜひこのMeetupを通して参加される皆さんそれぞれの建築情報学や、ともに学ぶ仲間を見つけていただけたらと思います! ■Update 4/7 - LT登壇者情報をUpと、Time Table調整しました! 4/4 - メイン登壇者情報をUpしました! 3/29 - イベント情報公開しました!(登壇者情報などは現在調整中です。随時アップデートしていきます。) ■参加方法 ・Youtubeによるオンライン開催です。 ・配信URLは公開しますが、ご登録を頂いた方へは各種ご連絡をお送りしますのでぜひ参加登録をお願いします。 ■LT(Lightning Talk)登壇者募集! LT(Lightning Talk)とは、文字通り稲光のような短時間で実施するプレゼンテーションです。 建築情報学会でも、たくさんの方に建築情報学に関する知見、挑戦、失敗など幅広い共有の場を作りたいと考えていまして、LTという形で一人でも多くの方に情報発信してもらいたいと思います。 時間は5分です。オーバーすると運営から情け容赦無く中継を切られるかもしれませんw LT登壇希望の方は参加枠「LT希望」で必要事項をアンケートに記入の上でご応募ください。事務局での審査を経て登壇可否を確定します。(LT登壇の選から漏れた方でもイベントのご視聴は頂けます) 抽選日は開催前日にしていますが、実際に規定数に足りた際には早期に締め切りますので思い立ったら即申し込んでください! ■タイムテーブル 開始時間 内容 登壇者 19:00 前説 MC 19:15 メインセッション(1) 「スマートビルのシステム・アーキテクチャ、そしてコモングラウンド・リビングラボ」 粕谷 貴司さん(株式会社竹中工務店 情報エンジニアリング本部 課長/ Digital Architecture Design Center・建築情報学会 理事) 19:40 メインセッション(2) 「ハイプ!?詐欺!? NFTのゆるい解説と建築・都市データへの展開・議論」 酒井 康史さん (MIT Media Lab City Science Group・建築情報学会 理事) 20:05 休憩 MC 20:15 建築情報学会的LT(Lightning Talk) (x名×5分) - 20:45 Wrap Up・次回告知 MC 20:50 イベント終了予定・懇親会@建築情報学会Discord MC ■登壇者/登壇内容のご紹介 □メインセッション セッション1 粕谷 貴司さん ~ 株式会社竹中工務店 情報エンジニアリング本部 課長/ Digital Architecture Design Center、建築情報学会 理事 「スマートビルのシステム・アーキテクチャ、そしてコモングラウンド・リビングラボ」 セッション2 酒井 康史さん ~ MIT Media Lab City Science Group、建築情報学会 理事 「ハイプ!?詐欺!? NFTのゆるい解説と建築・都市データへの展開・議論」 https://yasushisakai.com/ □LT(Lightning Talk)登壇者 ORSHOLITS Alexさん ~ 東京大学 Obuchi Lab Open Platform Digital Fabrication: Connecting Community & Technology https://alexorsholits.art 七原 宇紀さん ~ 名古屋大学・ND3M サクラ×3Dprinting×布×折り紙 https://nd3m.io/ Michigariさん ~ 熊本高専 重すぎるPLATEAUをVRChatに持って行った話 https://twitter.com/MichigariArch 酒井 辰也さん ~ 株式会社ホロラボ Project PLATEAU の東京都23区都市モデルを結合して HoloLens 2 で表示させてみた https://twitter.com/saka_it □MC 竹内 一生さん積木製作 BIM Solution ManagerUnity Japan Developer Advocate - AEC (Evangelist)建築情報学会 発起人・イベント企画TF https://twitter.com/issey_tsumiki 夏木 瑠璃さんなんでも屋っぽい非エンジニア フリーランス【建築/CG(MotionCapture)/Gadgets/Hackathon/Cyborg/HCI 付近】建築情報学会 事務局 https://twitter.com/Kiruriiin ■開催概要 イベント名:建築情報学会Meetup vol.001 日程:2021年4月9日(金) 時間:19:00~21:00ごろ予定 (その後学会Discordで懇親会) 会場:Youtubeオンライン配信 費用:無料 主催: 建築情報学会 Youtubeチャンネル:建築情報学会チャンネル

3/18 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その36
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。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 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。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む週間をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

3/3 (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! TensorFlow スクリプトモードによる学習と モデルホスティング AWS連続勉強会 第3弾は、「TensorFlow スクリプトモードによる学習と モデルホスティング」です。 前回に続きMNISTですが、さらに今回は、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 Spotインスタンスの利用によるコスト削減 時間割 19:00-20:20 TensorFlow スクリプトモードによる学習と モデルホスティング 途中で、機械学習の紹介とJAWS-UGの紹介を行います。 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。 *26回もしくは27回参加者の方で、すでに申し込まれた方は今回不要です。 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。

2/18 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その35
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。

2/13 (土)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
2周年!
初めに オンラインイベントです。参加者は当日指定されたURLにアクセスしてください。 (Webブラウザだけで参加OK。スマホアプリもあるのでモバイル参加もOK。詳細後述) 概要 Julia は、技術計算を得意とする新しい汎用プログラミング言語です。 動的言語の柔軟性をもちつつ、LLVMをベースにしたJITコンパイラを備えており、C言語などにも匹敵する実行速度を誇ります。 JuliaTokai は Julia言語 の普及と情報共有を目的とした、東海地方のユーザグループです。企業・アカデミアを問わず皆さまの参加を歓迎します。 JuliaTokai Slack Slack を用意しています。お気軽にご参加ください。 https://join.slack.com/t/juliatokai/shared_invite/enQtNTkwMDQyOTE3NjY0LTc5ZGFkZDE1NjA0NDRlN2M3OGRhZWU1YjY5YTlhYzFkMTE5MDUzYmMyOWM4MDYwZDU2NzA2MGVlMzhlZTYyZTI イベント内容 Julia に関すること、ということ以外に 特にテーマは決めません(重要)。 基本的にはその場の流れでその日の内容を決めていきます。 もくもくと Julia プログラムを書いたり、Julia のことで分からないことを質問・相談したり、発表したいことがあればそれも大歓迎です (大画面モニタあります) 。 行動規範 参加者には Julia の コミュニティ規範 は尊重していただきます。 特に、個人の属性や嗜好に関するハラスメントは一切認められません。 発表について 行動規範から逸脱しなければ、「調べてみた」「実装してみた」「実際に使っている」なんでも発表大歓迎です! 事前に発表希望も受け付けます。参加登録時や、Twitter・Slack・connpassの問合せ機能等、何らかの方法で管理者に発表の意図を伝えてください。リモート発表も可。 もちろん当日飛び入り発表も可です。 参加方法 今回は完全オンラインイベントです。今までの「リモート参加方法」に準じた参加方法となります。 Google Meet を利用します。 開催の 数日前 に、connpass登録の連絡先に接続先情報(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、Meetの画面共有機能で発表スライドを表示できます。事前にご自分のスラド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。 懇親会等 今回はオンラインイベントなので、物理懇親会は実施しません(予定)。 (オンライン懇親会等を有志で、、、は、アリかも)

2/5 (金)

61d628a8fb3e0ef91635ca44ae6d80b1 AITCオープンラボ
ーSWEBOKとSE4BSの挑戦 -
「DXシリーズ」のご案内 AITCでは毎年 総会開催に合わせ、次年度の重点施策を策定いたします。 昨秋の第11回総会(2020年10月9日オンライン開催)では、ICT(先端ITを包含)の利活用による企業の社会的価値の創出へ貢献することを目指し、デジタルトランスフォーメーション(DX)に関する情報提供や議論等にも取り組むことが重点施策の一つとして決議されました。 これを踏まえ、DX分野を主導されている方々をお迎えし、AITC Webセミナー「DXシリーズ」を開催いたします。 本セミナーにはAITC会員のみならず、DXにご関心をお待ちの方にご参加いただけます。奮ってご参加ください。 なお、AITC WebセミナーDXシリーズ「DX時代におけるソフトウェア/ビジネス/社会のあり方を考える~役割を超えて、マインドセットを変えて、未来を創ろう!~ 」の全容については、下記の「DXシリーズ開催計画」をご参照ください。 「DXシリーズ」第2回開催概要 2021年1月27日(水)に開催した第1回オープニングイベントに続き、いよいよ連続講演が始まります。 今回は、そのトップバッターとして早稲田大学教授の鷲崎先生にご登壇いただk、「DX時代の新ソフトウェア工学体系」の全体像をご紹介いただきます。 次回以降の連続講演をお聴きいただく上で必聴とも言うべき最初のご講演です。ご期待ください。 日時:2021年2月5日(金)19時~20時 会場:オンライン(Zoomを使用予定) 会議室情報については、開催の前日にconnpassメッセージでお知らせします。 タイトル:DX時代の新たなソフトウェア工学に向けて – SWEBOKとSE4BSの挑戦 - 講演概要: 講演者がリードするソフトウェア工学知識体系Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK)の改訂過程に基づき、エコノミクスや価値との関係拡充を中心にソフトウェア工学の深化や拡大の過程を概観します。そのうえで、DX時代の価値創造とソフトウェアおよび周辺の関係のひとつのあり方として、講演者ら が進めるSoftware Engineering for Business and Society (SE4BS)の取り組み を解説します。そこでは、ビジネスおよび社会とソフトウェアをつなげるアク ショナブルな理論体系を知・情・意という観点で広げて構築するとともに、ビジネス・社会視点の価値駆動プロセスの一例を整理しつつあります。 講演者:鷲崎 弘宜様(早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所所長・教授、スマートエスイーSmart SE 代表 プロフィール: 早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所所長・教授 国立情報学研究所 客員教授。株式会社システム情報 取締役(監査等委員) 株式会社 エクスモーション 社外取締役 ビジネスと社会のためのソフトウェアエンジニ アリングの研究、実践、社会実装に従事 2014年からアジャイル品質パターン QA2AQの編纂に参画 2019年からSE4BS(Software Engineering for Business and Society)の構築を有志で開始 2021年IEEE Computer Society Vice President for Professional and Educational Activities就任 対象者:DX時代のソフトウェア工学に関心がある方 技術者、企業戦略ご担当者、マネジメントの方々 募集人数:300人 AITC会員かどうかはこちらでご確認の上、申込アンケートにご記入ください。 " rel="nofollow">http://aitc.jp/consortium/members.html 募集締め切り: 2021年2月3日(水) 17時30分 参加費:無料 その他 ※内容を含むスケジュールは変更される可能性があります。最新情報をホームページ( http://aitc.jp/ )でお確かめの上、ご来場ください。 ※申込受付のご連絡、出席票 等は発行しておりません。申込確認をされたい場合や、ご都合により欠席される場合は、staff@aitc.jp へご一報ください。 ※個人情報に類するものについては、本会の運営およびAITCからのご案内のみに利用し、他の目的での利用および外部へ開示、提供することはございません。 ---------------------------------------------------- AITC Webセミナー「DXシリーズ開催計画」 テーマ:DX時代におけるソフトウェア/ビジネス/社会のあり方を考える~役割を超えて、マインドセットを変えて、未来を創ろう!~ 主催: 先端IT活用推進コンソーシアム(AITC) 協力: スマートエスイー 開催方法:オンライン開催(Zoomを予定) 参加資格:AITC会員、スマートエスイー関係者、DXに関心をお持ちの方 募集:connpassで都度ご案内 開催期間: 2021年1月~2021年6月(予定) <パート1>2021年1月~2021年4月 テーマ:ビジネスと社会をデザインし、構築するためのソフトウェア工学 対象者: 技術者、企業戦略担当、マネジメント <パート2> 2021年4月~2021年6月(予定) テーマ:日本企業におけるDX推進と実現に向けて 対象者: マネジメント、企業戦略担当、技術者 講師(順不同): ・鷲崎弘宜様 (早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所所長・教授、スマートエスイー Smart SE 代表) ・平鍋健児様 (株式会社永和システムマネジメント代表取締役社長、株式会社チェンジビジョンCTO、Scrum Inc. Japan 取締役) ・萩本順三様 (株式会社 匠Business Place代表取締役 会長 & Methodologist) ・羽生田栄一様 (株式会社豆蔵 カンパニーCTO、IPA情報処理推進機構研究員、技術士[情報工学]) ・山本修一郎様 (名古屋大学 名誉教授、AITC顧問) ・前川徹様(東京通信大学情報マネジメント学部学部長・教授/国際大学GLOCOM主幹研究員) ・和泉憲明様 (経済産業省商務情報政策局アーキテクチャ戦略企画室長(併)ソフトウェア・情報サービス戦略室、AITC顧問) 開催スケジュール: <パート1> 第1回:2021年1月27日(水)19時~20時 オープニングイベント 第2回:2021年2月05日(金)19時~20時 鷲崎様ご講演 第3回:2021年2月17日(水)19時~20時 平鍋様ご講演 第4回:2021年3月12日(金)19時~20時 萩本様ご講演 第5回:2021年3月24日(金)19時~20時 羽生田様ご講演 第6回:2021年4月07日(水)19時~20時30分 パネルディスカッション 備考:セミナー終了後、講師との意見交換&懇親会を適宜開催の予定 <パート2> 詳細は後日ご案内

1/16 (土)

Af0be5fcf33310e96c61b07552aac1d5 数学カフェ
数学カフェ初の Vtuber 講演です!
ここでは 講演の内容 講演者のご紹介 有料・無料の違い YouTube Live の楽しみ方 などについてご説明します! 実施概要 今回のテーマは、『実務に現れる数学 - 項目反応理論と「温度」について』です。 日時:1月16日(土) 13時から17時ごろ 1時間ごとに15分休憩をはさみます。 数学専攻の方で将来の職業選択にお悩み中の方 企業にいて更に数学の応用をされたい方 数学が実生活で役に立つ場面ってどんなものか気になる方 人間に関するデータから温度が登場するって何?という純粋な好奇心のある方 などなど、ぜひご参加くださいませ。 また、オンラインであることを生かし、Vtuber ならではの双方向なライブをお届けします! 講演本編は後日公開する予定ですが、内容は一部編集する可能性があります。 冒頭の数学カフェからのご挨拶と講演後の質疑応答は Zoom アイシアさんのご講演は YouTube Live にて行います。 いずれもスマートフォン・タブレット・PCのインターネットブラウザから特別なアプリを用いずに参加可能ですが 更に楽しむためのセッティングについて最後にまとめますので、ご確認くださいませ。 講演内容のご紹介 今回は、バーチャルデータサイエンティストである私アイシア=ソリッドが、 VR 空間からお話をお届けします! 最近、データ活用の流れの中で、数学的概念がビジネスの中に現れることがあります。 今回は、私のマスター(※)の携わる事業 wevox にて、項目反応理論を応用する際、統計力学的概念である「温度」が自然に立ち現れたことを題材とし、 (1) どの様に温度概念が現れてくるのか (2) 温度を用いることの実務的意義はなにか について解説します。 今回登場する数学は、正規分布の積分程度なので、大学1, 2年の数学が分かれば聴講可能です。 そのため、予習会は行いません。 数学的深淵を覗くというより、実学と数学の関わるいち場面の例をお届けすることを中心的な目的とします。 ※私アイシアは、株式会社アトラエのデータサイエンティストである杉山くん(マスター)に作成された AI です。 講師自己紹介 アイシア=ソリッド データサイエンス VTuber として、Youtube と Twitter を中心に活動しています! 主に、統計、機械学習、深層学習、数学の動画を upload しており、1.5万人もの方にチャンネル登録していただくに至りました! VR x 学術も色々盛り上がっているので、よかったら見てみてください! 杉山聡 アイシア=ソリッドの生みの親。 2017年に博士(数理科学)を取得。専門は数理物理。D論では、超弦理論の数学的定式化の1つである深谷圏の理論を応用し、有限次元代数の表現論での計算公式を創る。 2016年より株式会社アトラエに入社し現職。 2018年に、同社初のデータサイエンティストとなり、現在データサイエンティストチームを組織しエンゲージメント解析ツール wevox の開発に従事。 他には、 「社会に出る数理PhDの会(仮)」を立ち上げ、数理人材の社会での活躍支援や、大学院生へのキャリア教育を支援を実施 一般社団法人データサイエンティスト協会のスキル定義委員として、スキルチェックリストや100本ノック作成に携わる 慶應義塾大学 総合政策学部 島津明人研究室 上席所員として、ワーク・エンゲイジメント研究の支援 など。 VR おもしろリンク集 AIcia Solid Project - YouTube https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ 私の YouTube チャンネルだよ! VRアカデミア - 公式ホームページ https://sites.google.com/view/vr-academia/ VR x 学術で面白い発信をしている人たちの集まりだよ! Table of Nuclides VR | VRChatの世界(β) https://www.vrcw.net/world/detail/wrld_3b00c538-6a5f-4b01-b9fc-b2d5c58fed96 立体角図表の上を歩いて遊べる VR chat のワールドだよ! 原子核のエネルギーの谷に入ることで、直感的になんか色々分かるよ! 「げんしかくうらない」は必見! タイムテーブル(前後する場合があります) 開始時刻 内容 13:00 数学カフェのご紹介 13:10 講演1(ベイズ統計) 14:30 講演2(項目反応理論) 15:45 講演3(温度) 16:45 質疑応答 資料の配布と質疑応答へのご参加について 講演の視聴は無料でも可能ですが、ご希望される方には質疑応答への参加と実務面に関する詳しい資料を後日配布します。 申し込み時のアンケートでお知らせくださいませ。 参加の途中で枠を切り替えることも可能です。その際は主催までお声掛けくださいませ。 特に、数学を応用する際には様々な実務に特有の困難が発生します。数学専攻の方で将来の職業選択にお悩み中の方、企業にいて更に数学の応用をされたい方など、ぜひご参加くださいませ。 資料に関するご質問がありましたら mathcafe.japan@gmail.com までご連絡ください。mathcafe.japan@gmail.com にメールを送る 更に楽しむための事前のセッティング Youtube LIVE について アイシアさんのご講演は YouTube Live を用いて行います。 視聴者の方は『チャット(コメント)』機能を用いて質問をすることができます。 画面にコメントが流れたりしてとても楽しいですので、ぜひご参加くださいね。 コメントをするためには事前に Youtube のアカウントを作成する必要があります。 まだアカウントを作られていない方でコメントをしたい方は以下の手順で作成してください。 https://support.google.com/youtube/answer/161805?co=GENIE.Platform%3DDesktop&hl=ja チャットの投稿の仕方は講演前に簡単にご説明しますが、以下のリンク先にも記載されています。 https://support.google.com/youtube/answer/2524549?hl=ja 文字だとわかりにくい方は、こちらの動画がおすすめです。 名前を出したくない、といった細かい希望にも答えてくれます。 https://www.youtube.com/watch?v=HdxA0rZ39d8 ぜひ沢山コメントを投稿して、会を盛り上げてくださいね! Zoomについて 休憩時間中に Zoom で歓談タイムを設ける予定ですが、 Zoom で顔出しをするのはちょっと気が引ける…という方に 2Dのバーチャルキャラクターデビューする方法をご案内します。 この機会に体験してみてはいかがでしょうか? ①携帯のアプリを用いて参加する方法 REALITY というアプリ + CamTwist で iPhone の画面を Zoom に共有 ②自分で描いたキャラクターで参加する方法 Adobe Character Animator + CamTwist でパソコンの画面を Zoom に共有 ※Adobe Character Animator など必要なAdobeのソフトは7日間の無料トライアル期間があります。 方法の解説は以下の記事が一番分かりやすかったです。 https://jittodesign.org/vtuber-16854/ ②の場合、 Photoshop を使ってオリジナルのキャラクターを作成します。 (Adobe Character Animator にもいくつかキャラクターが用意されており 自分で描かなくても試してみることが出来ます。) ■キャラクター画像ファイルの構成と Adobe character Animator への読み込み方法など ■iPad/Photoshop を使ったキャラクターの描き方の参考動画 以上、数学カフェからのプラスαのご提案でした。 お知らせ 1/6 13:13 皆様早速のお申し込みありがとうございます。 有料枠でのお申込者にconnpassでエラーが発生していました。 原因と数学カフェの対処について下記に記載いたします。 エラーの状況 PayPalのアカウントを作成して日が浅いため 実際に振り込まれるのに遅延が発生しております。 遅延の理由は、PayPalのサイト記載の通り 『・お客さまはPayPalの新しい売り手であるか、実績のある売り手であるが新しいアカウントを開設されました。』 に該当します。 そのため、connpassの方で支払い完了と認識されず、有料枠へのお申込みにエラーが発生し、申込み出来なくなっておりました。 数学カフェの対処 PayPalの利用・connpass経由の資料申込みを停止します。 申し込み枠を1つに統一し、申込時のアンケートで資料の要不要をお尋ねし、 ご希望される方に個別にご対応致します。 有料イベントにて上記のようなトラブルが発生し申し込まれた皆様にご不安な思いをさせてしまい 大変申し訳ございません。 今後ともどうぞよろしくお願い申し上げます。 お知らせ終わり 数学カフェとは 数学カフェは2015年3月より、誰もが最先端の数学に触れられる機会を提供しております。 過去の活動実績については以下を御覧ください。 数学カフェの活動実績

12/18 (金)

B61fb095b2c45cef2ce3498dd9ffbe6d スマートエスイー : スマートシステム&サービス技術の産学連携イノベーティブ人材育成
IEEE Computer Society講演会・合同授賞式、IoT・AIほか最先端ICT社会人教育
【参加募集】IEEE CS Japan/Tokyo Award記念講演会・スマートエスイー説明会 2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定)オンライン 2020年12月18日にZoom上で、IEEE Computer Society Japan Chapter Young Author Award (YAA)、Tokyo/Japan Local Award 合同授賞式ならびに受賞記念講演会を行います。超スマート社会の基盤技術に関しトップジャーナルやカンファレンスで認められた世界最先端の話題の講演を受賞者からいただくとともに、IEEE Computer SocietyのLeila De Floriani会長ならびに橋本隆子 次期BoG理事をお招きして講演をいただきます。 加えて、超スマート社会実現に欠かせない人材育成の産学連携による取り組みとして、社会人教育プログラム enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会(スマートエスイー2021年度募集要項※)を実施します。ぜひご参加ください。 ※スマートエスイー 2021年度 6カ月正規履修の受講申し込み期間は、2020年12月21日~2021年1月21日を予定しています。 開催組織: 主催: IEEE Computer Society Tokyo/Japan Joint Chapter, IEEE Computer Society Kansai Chapter, enPiT-Pro スマートエスイー, スマートエスイーコンソーシアム 概要: 日時: 2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定) 場所: Zoom 参加申込: 本connpassの参加申込フォームからお申し込みください。 参加費: 無料 プログラム 9:30- 9:50 記念講演 大規模SNSを対象としたテキストデータマイニング ー集合行動解析とそのアプリケーションー 橋本 隆子(千葉商科大学、2021年 IEEE Computer Society BoG理事) 近年、ソーシャル・ネットワーキングサービス(以下SNS)では、デマ拡散や誹謗中傷と いった非合理的かつ偶発的な群衆行動(集合行動)が頻発し、深刻な社会問題になっている。 日々刻々と話題や言葉が変化するSNSにおいては、既存の意味理解による自然言語解析や深層学習的なアプローチでは対応しきれない。そこで本発表では、集合行動のメカニズムや特徴の理解により、大規模SNS上のデマや誹謗中傷といった話題の構造を捉えることで、集合行動を把握する手法とそのアプリケーションを紹介する。 9:50-10:05 Tokyo/Japan Joint Local Award 講演 "An Absorbing Markov Chain Based Model to Solve Computation and Communication Tradeoff in GPU-Accelerated MDRUs for Safety Confirmation in Disaster Scenarios" (IEEE Transactions on Computers, Vol. 68, No. 9, 2019) 毛 伯敏 (東北大学大学院情報科学研究科) 10:05-11:00 基調講演 Representation and topology-based clustering methods for spatial data analysis Leila De Floriani (2020年 IEEE Computer Society 会長) Abstract Enabling insight into large and complex spatial datasets is the central theme in spatial data science. It requires efficient data representation methods, powerful analysis algorithms for data transformation and effective visualization techniques to allow domain experts to gain insight from the data. The focus is on spatial data representing continuous phenomena, such as scalar fields (terrains, 2D or 3D images, unstructured volume data sets, etc.), and multifields, collections of fields with different modalities. The talk will focus on compact and scalable representations for large-size spatial data sets, and data transformation methods based on unsupervised learning. Specifically, we will review new approaches to data representation based on modular decompositions and discuss their scalability, and describe topology-based methods for data transformation. Topological data analysis is a vibrant area of research in both machine learning and data visualization. New trends and challenges in this area will be discussed. Biosketch Leila De Floriani is a professor at the University of Maryland, College Park, USA. She has previously been a professor at the University of Genova (Italy), and she has also held positions at the University of Nebraska, Rensselaer Polytechnic Institute, and the Italian National Research Council. De Floriani is the 2020 President of the IEEE Computer Society. She has been a member of the Board of Governors of the IEEE Computer Society (CS) since 2017. She is a Fellow of the IEEE, a Fellow of the International Association for Pattern Recognition, a Fellow of the Eurographics Association, and a Pioneer of the Solid Modeling Association. She is an IEEE Computer Society Golden Core Member and a member of the IEEE Honor Society IEEE-HKN. She has been also inducted in the IEEE Visualization Academy in 2020. She has been the editor-in-chief of the IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) from 2015-2018, and served as an associate editor for IEEE TVCG from 2004-2008. De Floriani is currently an associate editor of ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, Computers and Graphics, GeoInformatica, and Graphical Models. She has served on the program committees of over 150 leading international conferences, including several IEEE conferences, and has contributed to many conferences in a leadership capacity. De Floriani has authored over 300 peer-reviewed scientific publications in data visualization, geospatial data representation and processing, computer graphics, geometric modeling, shape analysis and understanding, garnering several best paper awards and invitations as a keynote speaker. Her research has been funded by numerous national and international agencies, including the European Commission and the National Science Foundation. 11:00-11:25 YAA講演会 "Dynamic Set kNN Self-Join" (International Conference on Data Engineering, 2019) 天方 大地 (大阪大学大学院情報科学研究科) 11:30-11:35 enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会: オープニング 岡崎 正一(スマートエスイー事務局長) 11:35-11:50 IoT・AI×ビジネスのDX人材育成:スマートエスイーの成果と展望 – 2020年度成果および2021年度募集 鷲崎 弘宜 (早稲田大学、スマートエスイー事業責任者、2021年 IEEE Computer Society 副会長) コロナ発の真のDX元年を迎えてリードするにあたり、IoT・AIに代表されるデジタル技術とそのビジネス応用を通じた価値創造とビジネス・組織変革をリードする人材育成が必要です。その育成に向けた社会人教育プログラム enPiT-Pro スマートエスイーではフルオンラインにより学びを加速させ、さらにコンソーシアムを通じた石川県での地域展開など、コロナ禍を学びの好機と捉えて発展を進め、2020年度に3期生を送り出しました。その成果を報告するとともに、2021年度に4月~9月開講の正規履修のカリキュラムをご案内します。 11:50-12:10 スマートエスイー 2020年度修了生優秀発表 スマートエスイーではAI・IoT・ビッグデータやビジネスそのほかについて学習したことの総仕上げとして、修了制作を実施しています。具体的には受講者が所属企業から持ち込む実問題または連携企業や団体提供の現実に類する課題や環境を対象に、大学・研究所教員(および連携企業)とのマンツーマン個別指導体制を通じたイノベーション・価値創造のためのシステム&サービス制作および研究を実施するものです。その成果のいくつかをご紹介します。 レンタルおしぼり回収数量 見える化プロジェクト(深層学習を活用した数量測定の実践) 堺 康行(スマートエスイー 3期生) 安価なセンサを使用した工場内作業分析のためのIoTシステム 金井 宏樹(スマートエスイー 3期生) 12:10-12:30 スマートエスイー事務局からのご案内(募集スケジュールなど)・質疑応答

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。

10/31 (土)

3335f9bc78d86a4380c1321e6037c1e6 Laboratory Automation
2020年10月開催分です。オンラインでやります。
おしらせ [2020-10-19 19:20] 現地会場について記載しました。現地会場参加枠を設定しました。 [2020-10-13 09:00] 参加登録上限を100人→150人に変更しました。 [2020-10-02 23:02] 今回のショートトーク予定演者は以下の通りです。 ・おうちでできる!LADEC遠隔配信の舞台裏(伊藤健史/NAIST) ・微量化×自動化がもたらすメリット(松下政宏/SPT Labtech Japan株式会社) ・0から始めたオープントロン(杉山亜矢斗/名古屋大学) ・マイクロ流体チップの開発事例(鈴木宏明/中央大学) ・とりあえず始める3Dプリンター(野口大貴) ・ほか 開催概要 10/2-3にLADEC2020を開催しましたが、月末には月例勉強会も開催します。 基本的にはオンラインでの開催です。LADECではじめて参加した方もそうでない人も気軽にふるってご参加いただければと思います。 ・自動化の潮流をショートトークで知る ・すでに取り組んでいる人が月に1回情報交換する ・何かを作っている人たちが月に1回開発会議をする ・そういう人たちを横目で見ながら雰囲気を知る ・「自動化」をコアに集まって月に1回雑談をする などなどそれぞれお好みのスタンスでご参加いただければと思います。 以下、10月の概要です。 【目的】研究室の自動化についてできること・できないこと・したいことを議論する 【対象】研究者・開発者・学生 【日時】2020年10月31日 [土] 13:00-17:00 【場所】オンライン開催 【内容】トーク、ディスカッション、ほか ※これまでに開催されたトークの一覧はこちらです。 ※今回は都合がつかないけど次回は!という方、継続的に参加したい方は こちらのページの画面右上の「メンバーになる」ボタンから登録してください。開催案内がメールで届きます(connpassの自動送信機能)。 現地会場について 原則オンライン配信ですが、ネットワーキングや議論ができるように現地会場を用意することにしました。 現地会場はただ、空間があるだけ、です。勉強会自体には手元の端末から参加します。(おそらくこうなります) 今回の現地会場は神戸です。会場の住所やアクセスはこちら。 現地会場の参加希望の方は「神戸会場」に参加登録をしてください。 すでにオンライン参加枠を持っている人は「神戸会場」に枠変更をしてください。(枠変更のやり方はこちら) 現地会場の参加には以下のポリシーに同意いただくことを条件とします。 現地会場の参加ポリシー 感染拡大防止に関するガイドライン 下記10項目について同意・遵守をいただくことを申込・参加の条件とします。 違反された場合には参加の権利を取り消す可能性があります。 会場ではマスクの着用をお願いします。 接触確認アプリ「COCOA」の登録を必須とします。 会場入口に備え付けの消毒液(エタノール)にて、入場時に手の消毒をお願いします。 入場受付時には・事前に体温申告用のフォームのURLをお送りします。 当日、家で検温をお願いします。 上記フォームでは、氏名、メールアドレス、当日朝の体温をご記入いただき、また、以下のいずれにも該当しないことを確認します。該当事項がある場合には参加できません。  ・37.5度以上の発熱があった場合  ・味覚・嗅覚障害、息苦しさ(呼吸困難)、強いだるさ、咳、咽頭痛等の体調不良がある場合  ・新型コロナウイルス感染症の陽性者と濃厚接触がある場合  ・海外から入国し 14 日を経過していない場合  ・海外から入国し 14 日を経過していない者と濃厚接触がある場合 会場受付でフォームへの登録が済んでいるかを確認します。 感染防止のため、席の配置や収容人数に制限を設けます。 発表者は発表中にマスクの代わりに個々人専用のマウスシールドを着用することがあることをご了承ください。 感染状況など社会情勢の変化によりオフライン会場での開催が中止となる可能性があることをご了承ください。

10/27 (火)

No image 108x72 g Project Tsurugi
有志で集まった、「Postgres互換のRDBをOSSスクラッチで作り上げるプロジェクト」の経過報告会です。 NEDOの公的資金が入っているので納税者(含む間接税)であれば参加資格ありです。 Project Tsurugi 概要 -NEDO委託事業案件 -メニーコア・大規模メモリー等の次世代ハードウエアアーキテクチャへの対応を主眼 -「外側」はPostgresで、エンジン自体をごっそり作り変える SILO以降、DBの基本アーキテクチャは様変わりの一辺倒です。にもかかわらず商用DBは重装備・身重でいまだに対応が(のぞくSAP-HANA)できていません(そう見えます)。他方OSSは巨大になりすぎて同様にレイムダック状態。ということで、有志で「えっちらおっちらスクラッチ/OSSで作りますかね~」というところに、NEDOの公的資金が入って、いろいろ開発が上げ潮です。 個人的には「まだできてもいないのに宣伝とか、ただのpaperwareじゃねーか」とは思うのですが、いかんせん公的な資金も入っており、審査員の方からも「ちゃんと普及とか考えてますか?」と言われている以上、経過報告はちゃんとさせていただきます。・・・まぁ、実際次世代とかどんな感じですか、という話からターゲットアプリケーションまで一通り情報開示になるので、見るだけ見ておいても損にはならないと思います。 (なお、念のために申し添えておきますが、Project Tsurugi自体はNEDOの資金とは別に存在するもので、NEDOとは関係なく活動している事業主体もあります。ご承知おきください) ※10/15 参加枠を200名→300名に拡大しました。 アジェンダ 以下、当日のアジェンダです。 【日時】 2020年10月27日(火)13:00-15:00 【プログラム】 13:00-13:10 プロジェクト全体状況(ノーチラス・テクノロジーズ) 《研究開発状況の紹介》 13:10-13:20 全体アーキテクチャ(NEC) 13:20-13:30 アプリケーション:天文データの分析(国立天文台) 13:30-13:40 データ分析技術(大阪大学) 13:40-13:50 アプリケーション:災害対応(パスコ) 13:50-14:00 空間情報処理技術(名古屋大学) 14:00-14:10 アプリケーション:バッチ処理(ノーチラス・テクノロジーズ) 14:10-14:20 HTAP(Hybrid transaction/analytical processing)技術(東京工業大学) 14:20-14:30 トランザクション処理技術(慶應義塾大学) 14:30-14:40 SQL処理の実装(ノーチラス・テクノロジーズ) 14:40-14:50 不揮発性メモリの活用(NEC) 14:50-15:00 質疑など   【会場】 オンラインで開催します。 ご参加される方には、イベント開催前にパスワードをお知らせします。 【後援】OSSコンソーシアム

10/26 (月)

F891047339282e2888be4b9044487bf3 Quantum Tokyo
IBM Quantum Challenge
オンラインイベントです。 イベントURL:https://ibm.webex.com/ibm-jp/onstage/g.php?MTID=e1c0b08c0bc4132f04ca653356153c2a1 イベント概要 昨年10月に開催された量子プログラミングコンテスト『IBM Quantum Challenge』から1周年を記念して、問題の作成者の方々から直接、問題解説&トークをしていただく会を開催します。 昨年のChallengeは、毎週少しずつChallenge問題のレベルが上がっていき、最終週は、「自治体のコンビニ出店プランを提示せよ!」という実社会の問題を量子アルゴリズムで解き、さらにその量子回路の大きさを競い合うという内容で、初心者の方から上級者の方まで楽しむことができました。 今回は、このChallengeの問題作成者であり、かつ、量子情報分野の第一線で活躍されている研究者の方々に直接語っていたただく貴重な機会です。ぜひお見逃しなく! これまでのQuantum Tokyoのイベントはこちらに録画を掲載しています。 対象 量子プログラミングに興味のある方 昨年度チャレンジ問題 Groverアルゴリズム Groverアルゴリズムを用いたMAXCUT問題の解決 自治体のコンビニ出店プランを提示せよ 昨年度IBM Quantum Challenge問題&解説サイト: https://github.com/quantum-challenge/2019 登壇者 佐藤 貴彦, Dr.Takahiko Satoh, KQCC 西尾 真, Shin Nishio, NII 松尾 惇士, Atsushi Matsuo, IBM 小林 有理, Yuri Kobayashi, IBM

10/15 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その31
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。

9/17 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その30
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。

7/16 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その28
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。

6/29 (月)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 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ます。 来栖川電算さま   Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま   ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について コロナの影響もあり集まっての勉強会ができません。。。 そこで、今回は、初の完全オンラインLT大会を開催します! 参加者は当日指定されたURLにアクセスしてください。 (Webブラウザだけで参加OK。スマホアプリもあるのでモバイル参加もOK。詳細後述) どなたでもお気軽にご参加ください! 発表と時間割 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/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 19:00-19:10 オープニング 19:10-19:25 発表 antimon2 - Julia で機械学習 2020 19:25-19:45 発表 miura IBM Code PtternsのAIアプリを動かしてみた 19:45-20:05 発表 takahashi Raspberry piで物体検出(仮) 20:05-20:25 発表 horikawa 機械学習の勉強で出会った印象的なワード 20:25-20:45 発表 Hashikawa Google Colabを使い倒す上ではまったお話 参加方法 今回は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。 発表者は、画面共有機能で発表スライドを表示できます。事前にご自分のスラド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。 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。

6/18 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その27
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。 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。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 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) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、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 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、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。

5/21 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その26
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。 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。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 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) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、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 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、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。

4/14 (火)

A2b5dc7392ea67a2360ddfc868bf2c04 Fin-JAWS
Fin-JAWS 第11回 最近の金融AWS事情~2020春〜 開催!! 2月26日に厚生労働省より、新型コロナウイルスの感染の影響で多数の方が集まる全国的なスポーツ、文化イベントは今後2週間は中止、延期又は規模縮小等を対応するよう要請されました。 4月1日現在も引き続き感染拡大防止への協力要請が出されています。 厚生労働省 : イベントの開催に関する国民の皆様へのメッセージ AWSユーザー会の支部である Fin-JAWS(金融とFinTechに関するJAWS支部)では「こういう事態だからこそ、ビジネスや学びの時間を止めないように、みんなで出来ることをしよう!」という思いから、前回に引き続きオンラインにて勉強会を開催致します。 さて、今回のテーマは「 最近の金融AWS事情~2020春 〜」と題しまして、最近のAWS利用始めた金融エンジニアから、ブロックチェーンまで最近の金融業界のAWS事情をお届けいたします。 ■開催概要 Fin-JAWSは、金融事業者の方、金融事業に関わる方、金融事業者向けの業務に関わる方など向けのAWSユーザーグループです。AWSに関連する各種事例、業界動向、技術的な実装方式まで幅広く一緒に学び、共有するコミュニティを目指しています。 ■日時 4/14(火) 19:00-21:00 ■アジェンダ 時間 内容 19:00~19:10(10分) オープニング: Fin-JAWS運営メンバー 19:10~19:30(20分) 株式会社Finatext 田島 悟史さん 『金融スタートアップにおける、セキュアなAWSの運用』 19:30~19:35(5分) Q&A 19:35~19:55(20分) アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 飯田 哲夫さん 『最近の金融AWS事情~2020春 〜』 19:55~20:00(5分) Q&A 20:00~20:15(15分) 株式会社野村総合研究所 吉竹 直樹さん 『最近AWSを触り始めた金融エンジニアとしてどう技術獲得したか(仮)』 20:15~20:20(5分) Q&A 20:20~21:40(20分) 株式会社QUICK フィンテック事業室 関 一朗さん 『ブロックチェーン向け金融・経済情報サービス(オラクル)について』 20:40~20:45(5分) クロージング ■リモート参加(Chime)について 本イベントは Amazon Chime を使用いたします。 本イベントに参加するためのURLは、当日の朝と18:30の2回に渡って参加者のみにConnpassより連絡します。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。 別途、Chime のクライアントパッケージのインストールを推奨いたします。 多少、音声・画質問題がでてくる可能性がございますが、大半の原因はネットワーク環境ですので、何か不具合があれば、まずは環境についてご確認ください。 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。 ※参加人数に限りがございますので、申込者以外への参加用URLの転送はご遠慮ください。 ■ハッシュタグ #finjaws11 #finjaws #jawsug ■ご注意 ・写真、ソーシャル拡散はWelcomeです。但しNGの箇所については発表者に従ってください。 ・JAWS-UGイベントへの参加者は必ず以下のルール、マナーをご確認ください。 JAWS-UGに参加するルールとマナー ・連絡はFin-JAWS 運営メンバーへ ■Fin-JAWS 運営メンバー(50音順) 渥美俊英、あべんべん、大久保光伸、岡崎賢吉、釜山公徳、小出淳二、早川愛、南達也、山口正徳

11/15 (金)

7672f97b4d2178f3ab63b28417485c76 清流elixir
打倒macro!! 完全に理解した状態になるための勉強会
第14回清流elixirコミュニティ勉強会の概要 トピック まだまだ若いコミュニティですので至らぬ点も多いですがどうか宜しくお願いします かなりゆる〜くやってますのでお気軽にお参加ください 主催者 => 参加者という一般の勉強会ではなく 主催者 <=> 参加者という双方で情報共有できるような勉強会を目指しております 現在は学生さんをはじめ、ベテラン、つよつよのエンジニアと幅広い方にご参加頂いております fukuoka.exさんと合同開催 今回の勉強会は福岡をメインに活動されている__fukuoka.ex__さんとリモート(zoom)での合同開催となります fukuoka.exさんには普段からRT,いいねを頂きまして東海地方での清流elixirの活動を応援して頂いております fukuoka.exさんのページは下記のリンクからご覧ください fukuoka.ex#33+清流elixir#14 Elixirのマクロについて学ぶ会 今回の内容について 前回、OSSのコードを読む経験を通して圧倒的にマクロに対する知識が不足していることが分かりました 以前コードを読んだTrotというプロジェクトでも核となる部分の実装はマクロを使って記述されており、肝心の部分の理解をすることが出来ず、何とも言えない悔しい気持ちになってしまった... 「まだまだElixirについては知らないことがたくさんあるのだな」という再発見になった まずはマクロから理解していこうということで今回の勉強会を開催します 著書「プログラミングElixir」の第20章を参考にマクロでif文を作成するところまでを目標に実施します リモートに対応はしておりますが、今回は板書を使用することを想定しておりますので完全なものをご提供出来ない可能性がありますのでご留意下さい タイムスケジュール 19:30 ~ 19:40 => 会場準備(お互いの自己紹介など) 19:40 ~ 21:20 => プログラミングElixirを参考にマクロについて理解を深める 21:20 ~ 21:30 => 撤収準備(終了時間が決まっているのでご協力ください) 開催場所 お気軽会議室名古屋丸の内ブルーというレンタルオフィスになります (地下鉄桜通線3・4番出口より徒歩1分) DK丸の内ビル4階の402号室になります [居酒屋まるく] [桜通線エレベーター] [--> 会場ココ!! <--] 会場での注意事項 飲食可ですが、ゴミは各自お持ち帰りください 喫煙は禁止となっておりますのでご注意ください 周囲に迷惑となる騒音は控えてください 使用できる時間が決まっておりますので終了10分前には撤収の準備をお願い致します お持ちいただくもの ノートパソコン(必須) ※こちらからの貸し出しは御座いません 飲み物(自由) 書籍(自由) ※プログラミングelixirは僕が1冊、毎回持っていきます リモートでの参加について 勉強会の様子を覗いてみたい、遠方だけどもぜひ参加したい!!という方にご利用頂ければと思います Zoomを使用したビデオ通話、もしくは音声のみの通話で参加となります。ミュートや映像のON/OFFの判断はお任せ致します ミーティングIDは勉強会の当日にconnpassのグループメッセージ機能を利用して送信致します。twitter等での拡散はお控え下さい 基本的には私の画面を共有した映像もしくはiphoneのカメラで撮影している映像を配信する予定です 機材の都合上、対応限界がございます 環境構築について OS問いませんが、elixirのプロンプト(iex)が起動するところまで完了しているものと想定しております インストール方法につきましてはelixir-lang公式サイトよりご確認下さい 今回扱う内容ではlocal環境での実行が必要となります ブラウザ上でElixirを実行できる環境も御座いますのでこちらだけでもOKですPaiza

8/17 (土)

37f71cf7b61e2a21706837a57a900cf4 数学カフェ
実施概要 今回のテーマは、「Kähler-Ricci flowとその極限」です。 名古屋大学大学院多元数理科学研究科助教の久本智之先生をお招きし、ご講演していただきます。 初歩的な知識から丁寧に解説してくださるそうなので、この機会にぜひお越しくださいませ。 日時:8月17日 13時から19時(12時半開場) 開催場所の詳細は参加者の方に直接ご連絡いたします。 概要 ※以下のアブスト画像が見えない方はお手数ですがこちらから御覧ください。 https://sites.google.com/view/mathcafe-japan/lectures 久本先生HP: https://www.math.nagoya-u.ac.jp/ja/people/download/faculty/hisamoto_tomoyuki_ja.pdf curve shortening flow: https://a.carapetis.com/csf/ 講師ご紹介 ご講演者:久本智之先生 研究テーマ - 複素幾何 - Kähler-Einstein 計量, 多様体の安定性 アウトリーチに強い関心を持ってくださり、今回の講演を引き受けて頂きました。ユーモアあふれる素敵な先生ですので、皆様どうぞお楽しみに! 先生のご研究の詳細につきましては下記HPをどうぞ御覧ください。 https://www.math.nagoya-u.ac.jp/ja/people/download/faculty/hisamoto_tomoyuki_ja.pdf タイムテーブル(時間は目安です。) 時間 内容 担当 12:30-13:00 入場 13:00-19:00 講演 久本先生 参考文献 小林昭七著 複素幾何 その他追記予定。 ご注意 ありがたいことに毎回多数のお申込みがあり、すぐに満席となることがございます。 当日までの事前連絡なくご欠席されることが続いた場合、申込みをお断りさせていただくことがございます。 より多くの方にご参加いただけるよう、ご理解とご協力をよろしくお願い致します。 また、会場である東京大学への直接のご連絡はお控えいただきますようよろしくお願いいたします。 迷った、会場の入り方が分からないなどの場合は 当ページにございます「イベントへの問い合わせ」 から 主催の twitter : https://twitter.com/mathcafe_japan にリプを送る のいずれかで連絡をしていただけたらと思います。 今回の参加費は講師の先生の交通費と謝礼、会場でのお茶菓子等に充てさせていただきます。 数学カフェについて 2015年3月より東京にて開催。 数学の諸分野の最先端を誰でも学べる場を作りたいと考え、月に1回、およそ6時間の講演会を開催しています。 https://www.facebook.com/mathcafejapan/