後藤 俊介 (@antimon2)


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4/21 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その48
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。

3/17 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その48
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。

3/13 (日)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
3周年+1ヶ月!
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 科学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 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 勉強会(このイベント) 勉強会そのものはオンラインイベントです。東海地方に限らず地域・所属関係なくどなたも参加自由です! 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 完全オンラインイベントです(従来の「リモート参加方法」に準じた参加方法となります)。 今回は Jitsi Meet を利用します。 参加登録者に接続先URLをお知らせします(承認不要・パスワード無しの予定)。 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して参加してください。 スマホアプリもあります(iOS/Android)。会議コード(URLの後半)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、Jitsi 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イ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 現在の所懇親会(物理)の予定はありません。 (オンライン懇親会等を有志で、、、は、アリかも)

2/17 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その47
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。

1/22 (土)

No image 108x72 g NGK2022S
概要 NGK(名古屋合同懇親会)とは、1年に1度行っている東海地方IT系コミュニティ合同の懇親会イベントです。 14回目となる NGK2022S は、前回同様LT大会を行います。 今回はterurouさんに替わって、来栖川電算が主催します。 昨年同様、リモート(オンライン)で開催します。 名古屋近郊での勉強会に日常的に参加している方はもちろん、今まで勉強会に参加したことがない方や他の地域の方にとっても、名古屋近辺のIT系コミュニティの雰囲気を知るのに良い機会です。 ぜひ、ご参加ください。 新年会を開催するかどうかは 2021/12/07 現在、検討中です。決まり次第ご連絡いたします。 一般LT枠 connpassページで一般LT枠に参加申込の上、2021/12/28(火) 18:00 2022/01/07(金) 18:00 までに、応募フォームで必要事項を送付 してください。 Googleフォームに入力していただいた「LTタイトル」、「LT概要」を見て事前審査いたします。 2022/01/01 2022/01/10頃に一斉メールで、当選した発表者をご連絡する予定です。 スポンサー募集 スポンサーの募集は締め切りました。 NGK2022Sでは「東海地方に縁のあるIT系コミュニティの発展を図る」と言う目的にご賛同いただける法人スポンサーを募集しております。 詳細はスポンサー募集要項をご参照ください コミュニティロゴ掲載募集 NGK2022Sでは「東海地方に縁のあるIT系コミュニティの発展を図る」目的でコミュニティ活動を宣伝で きる場を用意しております。 詳細はコミュニティロゴ掲載募集要項をご参照ください メイン会場:バーチャルオフィス「oVice」 LT大会と懇親会は、バーチャルオフィス「oVice」で開催します。 参加者同士の交流ができるので、是非oViceにアクセスして交流をお楽しみください。 なお、当日は13:30頃にスタッフが会場に集合します。 13:30以降に、oVice会場に入場いただけますと幸いです。 oVice会場のURL oVice会場のURLは、参加登録後にイベントページの「参加者への情報」欄に表示されます。 イベント開始前でもoVice会場に参加できるので、事前にoViceの機能を触ってみてください。 SNS等にURLを公開しないでください。 プロフィール設定 oViceのプロフィール画像と名前を設定してください。connpassのプロフィールと合わせていただけると幸いです。 詳細は oVice プロフィール設定 を参照。 LT大会の視聴 oVice会場に入場してから右の方に進むと、壇上があります。壇上の上に配置されているYoutubeアイコンに近づいてから、Youtubueアイコンをクリックすると、LT大会のライブ配信動画を視聴できます。 NGK2022S oVice会場でのサンプル動画 詳細は oVice YouTube動画の共有 を参照 コミュニケーション機能 以下の機能を事前にマスターしておくと、参加者とスムーズに交流できるかと思います。 oVice 雑談機能 oVice チャット機能 タイムテーブル 開始日時 終了日時 内容 スピーカ 14:00 14:15 オープニング 14:15 15:05 LT#1 Julia ってこんなことできます(仮) antimon2 AIマリオで全ステージクリアチャレンジ からあげ kintone Caféのご紹介(ノーコードツールkintoneを学びませんか?) SatoshiMorita スポンサーLT「マネーフォワード 名古屋開発拠点の挑戦」 株式会社マネーフォワード:名古屋開発拠点長 長島圭祐 (Kei) スポンサーLT デンキヤギ株式会社:terurou お雑煮について aua2008 15:05 15:15 休憩(10分間) 15:15 16:05 LT#2 浸透しない隠れオープンリゾルバ対策 tss_ontap CoderDojo とライフハックにいそしんだ2021年 Katz Ueno 高校「情報」でこんなことやってます わたやん SSR+SPAとNuxt+Vuex SIGMA スポンサーLT 「freeeのカジュアル面談を公開します」 freee株式会社:moai(山崎遼介) 16:05 16:25 休憩(20分間) 16:25 17:15 LT#3 WordPressでのwebサイト制作2022 HideOkamoto Node-REDとSeeedのユーザグループのご紹介(仮) ueponx Qiita Advent Calendarを企画して kaizen_nagoya Unity Barracuda で ニューラルネットワークの推論やる Kazuhito00 スポンサーLT 有限会社来栖川電算:山口陽平 スポンサーLT 株式会社Opt Fit 17:15 17:25 休憩(10分間) 17:25 17:55 LT#4 JP_Stripes名古屋紹介 kawaji 半自動着色読書の紹介 polymonyrks 機械学習名古屋研究会の紹介 n-kats 3年ぶりの執筆時のお礼と報告 Ryuichirou 17:55 18:00 クロージング 懇親会 NGK2022Sでは懇親会を「oVice」で開催します。 LT大会が終了したら、お酒とおつまみを用意してoVice会場にお集まりください。 タイムテーブル 開始日時 内容 18:30 乾杯 18:45 ランダムトーク1回目の開始 19:20 ランダムトーク2回目の開始(余裕があれば) 19:40 記念撮影 19:45 懇親会1次会終了 懇親会2次会はフリーダムです。自由にご歓談ください。 ランダムトーク 懇親会では、ランダムなグループで10~15分会話する「ランダムトーク」という企画を実施いたします。 オンライン懇親会だと、会話するきっかけを作るのが難しいかと思います。 「ランダムトーク」が、いろんな方と会話するきっかけになれば幸いです。 是非、気軽にご参加ください。 ランダムトークに参加される方は、当日の18:40 までに、conpass NGK2022S 懇親会「ランダムトーク」 から参加をお申込みください。 LTレギュレーション 基本ルール LTは 5分厳守制 です。5分経過時に配信が強制停止されます。時間が余っても5分経過するまでは放置されます。 アンチハラスメントポリシー を熟読の上、遵守ください。 IT系コミュニティ合同のイベントではありますが、LT内容は必ずしも「IT」にこだわる必要はありません。例年、広島カープ、チョコレート、京都の風光明媚な写真などなど、様々なトピックが出てきます。 発表資料connpass、SpeakerDeck、自身のウェブサイトなどに公開してもしなくても構いません。 宣伝的な発表内容について(一般LTスピーカーのみ) スポンサー以外での自社や取引先を含む製品の宣伝、求人などの営利行為は禁じます。直接LT中に触れなくても、PCの壁紙やスライドのヘッダーなどにロゴ、宣伝文句などを掲載するのも禁止です。行いたい場合はスポンサー枠をお申し込みください。 利益供与を受けていなければ、自分の好きな製品(ライブラリ、アプリ、サービス、ガジェット、グッズなど)を紹介するのは構いません。 第三者の著作物(アニメ画像等)を使用した許諾のない発表の禁止 第三者の著作物(アニメ画像や音楽等)を使用した許諾のない発表を禁止 とします。 IT系イベントではアニメ等の画像を含んだ発表資料が使われることも見かけますが、このような行為は厳禁とします。 本イベントはYouTube Liveでの配信を予定していますが、YouTube Liveでは第三者の著作物を侵害するような内容を配信すると主催者のアカウントがBANされてしまいます。 配信関連の注意事項 Google Chromeと通信回線が配信環境として必要です。スピーカー各自でご用意ください。 配信方法はYouTube Liveの他、Facebook LiveとTwitchへのマルチ配信を予定しています。 イベントの前に配信テストを行います。テスト方法については主催者の指示に従っていただくようお願いします。 イベント当日に通信障害等が発生した場合、発表順を後に回して発表をやり直していただく想定です。ただし、障害の解消が見込めない場合やイベント時間が大幅に遅延した際など、主催者判断で発表を取りやめとすることもありますので、あらかじめご承知ください。 発表資料のフォントは18pt以上が推奨となります。 発表の強制停止 発表内容が禁止・制限事項を守っていなかったり、イベント趣旨にあまりに逸脱していると主催者が判断した場合、発表を強制的に停止することがあります。 アンチハラスメントポリシー 名古屋合同懇親会は、イベントを通じた様々な情報の共有、参加者同士の交流を目的としています。 わたしたちは、誰もがハラスメントを受けずに参加できるコミュニティを目指しています。いかなる形であれハラスメントは許容できません。このルールを破る人は誰であろうと、主催者やスタッフの裁量で制裁措置を加えたり、当コミュニティから出入禁止とすること、また会場およびWeb上でのコンテンツについて掲載を取りやめることもありえます。 私たちが掲げるポリシーは、皆さんが安心して集える場の維持や、ナレッジ共有の促進のためにあります。参加者皆さんが発表・発言された内容は、皆さんだけでなく、コンテキストを共有していない不特定多数の方の目に留まる可能性があります。 困難な内容をお願いしているわけではないと思いますので、参加されるすべての方は、以下ポリシーを順守いただきますよう、ご協力をお願いいたします。 ハラスメントには以下のようなものを含み、また、これに限りません。 ジェンダー、性自認やジェンダー表現、性的指向、障碍、容貌、体型、人種、民族、年齢、宗教あるいは無宗教についての攻撃的なコメント。 公共のスペースで性的な画像や類する表現。 脅迫、ストーキング、つきまとい、または、それら計画すること。 いやがらせ目的の撮影や録音。 発表や他のイベントを継続的に妨害すること。 不適切な身体的接触。 過度な営業行為。 以上のような行為を推奨したり、擁護したりすること。 ハラスメントをやめるように要請された参加者は、直ちに従ってください。従わない場合、私たちは、適切と思われる範囲で警告・強制的な退席・コミュニティからの追放などの手段を行使します。ハラスメントを見聞きした・被害にあわれた方は、運営までご連絡ください。 全ての方が安心してイベントに参加でき、このような場を維持していけるよう、ご協力をお願い致します。 スポンサー(五十音順) 準備中 株式会社Opt Fit 株式会社マネーフォワード デンキヤギ株式会社 freee株式会社 有限会社来栖川電算 コミュニティ(申し込み順) 機械学習名古屋 JuliaTokai みそかつウェブ 名古屋アジャイル勉強会 JAWS-UG名古屋 Nagoya.Swift+ JP_Stripes名古屋 OthloTech kintone Café 岐阜 東海道らぐ 準備中 準備中 過去のイベント実績 2021開催 2020開催 2018開催 2017開催 2016開催 2015開催 2014開催 2013開催 2012開催

1/20 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その46
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。

12/19 (日)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
jl.devと共同開催!
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 LT大会! 久々の開催となる今回は、jl.dev と共催で LT大会を開催します! 発表者は参加者の中から募集します(参加申込に発表枠を設けていません)。「何か発表したい!」という方も「取り敢えず見るだけでも参加したい!」という方もいつも通り参加申し込みしてください。なお JuliaTokai/jl.dev どちらで申し込んでも同じイベントとなります(jl.dev 側イベントページはこちら)。 「調べてみた」「作ってみた」「実際に使っている」「ここが気に入っている」などなど、発表したいことのある方、「みんなどう使っているのか気になる」「そもそも Julia についてもっと知りたい」などなどとにかく聞いてみたい方。どしどしご参加ください! 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 発表者は一人5~10分程度の発表資料を準備し、当日オンラインで発表していただきます(事前に接続・画面共有等の確認もできます、応相談)。 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! 別途お知らせする方法で発表希望の表明をしてください。 (もし余裕があれば当日飛び入り発表も可能かも?) 参加方法 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。 今回は Jitsi Meet を利用します。 参加登録者に接続先URLをお知らせします(承認不要・パスワード無しの予定)。 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して参加してください。 スマホアプリもあります(iOS/Android)。会議コード(URLの後半)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、Jitsi 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イ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 ひょっとしたらあるかもしれません。今後の告知をお待ち下さい。

12/16 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その45
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。

11/18 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その44
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。

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。

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。

8/19 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その41
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。

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。

6/17 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その39
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。

5/29 (土)

A884ef5d351e9e6bbccd0dd650295c52 OSPN(Open Source People Network)
OSC名古屋をオンラインで開催!
ご参加の方へ:注意事項のご案内 本イベントのプログラムは録画されており、後日YouTubeでアーカイブ公開されます。 connpassアカウントのメールアドレスが最新のアドレスになっているかどうかご確認ください。 古いメールアドレスなどでご登録されていますと、参加用URLのお知らせが届けられません。 参加用URLを受信していただくために、5月28日(金)16:00までに、当ページにて参加登録をお願いします。 Zoom参加にはZoomアカウントが必要 セキュリティの関係から、Zoom参加にはZoomアカウントでログインした上でミーティングに参加する必要があります。 Zoomアカウントをお持ちでない方は、YouTube配信でのご参加をお願いします。 質疑応答は共通のSlidoで行えます。 参加登録いただくと、壁紙をプレゼント! 参加登録いただいた方にはもれなく、OSC名古屋のキャラクター「リリー」の壁紙をプレゼントいたします。 ダウンロードURLは前日にお送りする会場案内のご案内に記載いたします。 詳細・サンプル画像 https://event.ospn.jp/osc2021-online-nagoya/article/wallpaper プログラム セミナー/ミーティング タイムテーブル https://register.ospn.jp/osc2021-online-nagoya/modules/eventrsv/1.html 展示一覧 https://event.ospn.jp/osc2021-online-nagoya/exhibit 各プログラムへのご参加方法 Zoomミーティングを利用して各プログラムに参加していただきます。(一部Jitsi/miro/Jitsi等の利用あり) 当ページ(connpass)にて、下記締め切りまでにお申し込みいただいた方に、connpassのシステムを通じたメッセージ送信にて、参加用のURLをお送りします。 それ以降にお申し込みの方は「参加者への情報」からご確認いただけます。 ※同日の他のイベントとの重複で登録ができない場合は、個別にご案内しますのでお問い合わせにてご連絡ください。 Connpass登録締め切り:5月28日(金) 16:00(それ以降も申し込みは可能) 参加用URLの送信予定:5月28日(金) 17:00までに送信予定 YouTube Liveのチャンネル登録をお願いします! 参加者が多くなったこと、またZoomを使用できない方のためにYouTube Liveでの同時配信も行います。 Zoomによるセミナー会場に入れるのは最大100名(講師・スタッフ含む)なので、満員になった場合にはYouTube Liveでセミナーを聴講してください。 OSPN.jpチャンネルにアクセスしていただければ、ライブ中継がご覧になれます。 すべてのセミナーを中継する予定です。 あらかじめチャンネル登録しておいていただくよう、お願いします。 OSPN.jpチャンネル https://www.youtube.com/c/OSPNjp 過去のOSCオンラインセミナー動画を配信中です。 OSC2021 Online/Nagoya開催のご案内 昨年に引き続き、OSC名古屋は、新型コロナウイルスの影響で、オンラインで開催することになりました。 Zoomミーティングを活用して、リモートでセミナー聴講していただく形式での開催となります。 全国からたくさんのご参加をお待ちしています。 セミナー・展示の出展者募集中です!公式サイトでご確認ください。 https://event.ospn.jp/osc2021-online-nagoya 開催概要 日時 5月29日(土) 10:00-18:00 ※プログラムによって開催時間が変更になる場合があります。 OSC2021 Online/Nagoya 公式サイト https://event.ospn.jp/osc2021-online-nagoya 開催形式 Zoomミーティングを利用したオンラインセミナー、ミーティング、オンライン展示(事前登録必須) オンライン交流会&懇親会 最後のライトニングトーク終了後、オンライン交流会&懇親会を予定しています。 会場はZoomミーティングのメインのセミナー会場(直前までLTを予定)です。 当イベントの参加申し込みをしておいていただければ、そのまま参加できます。 まず交流会としてブレイクアウトルームで数名ずつの会話を楽しんでいただきます。 その後はZoomミーティングでの分科会形式の懇親会になる予定です。 交流会のみの参加でもOKです。 お飲み物やおつまみなどは各人でご用意ください。 LT終了後、交流会開始までの間に準備をするお時間を設けますが、素早く用意できるように事前準備をお願いします。

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。

5/15 (土)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
完全オンライン化1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)

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。

4/7 (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! Autopilot_customer_churn AWS連続勉強会 第4弾は、「Autopilot を用いた 顧客離反分析 」です。 第1弾で、xgboostによる顧客離反を行いましたが、今回はAutopilotを使った顧客離反です。 Autopilot を使った携帯電話会社の顧客の離反予測 AutoMLと自動生成ノートブック SageMaker Studioの立ち上げ 当日、クーポンを発行しますので、無料でAWSハンズオンが可能です。 時間割 19:00-20:20 Autopilot を用いた 顧客離反分析 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、27回、28回の参加者の方で、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。

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)

2/3 (水)

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

1/23 (土)

821cd9fd00a0bb98f8b0de0d1f7b5411 NGK2021S
概要 NGK(名古屋合同懇親会)とは、1年に1度行っている東海地方IT系コミュニティ合同の懇親会イベントです。 13回目となる NGK2021S は前回同様に大新年会を行います。 例年通り、前半の昼の部がLT大会、後半の夜の部が大懇親会という構成です。 今回は初のリモート(オンライン)開催となります。 名古屋近郊での勉強会に日常的に参加している方はもちろん、今まで勉強会に参加したことがない方や他の地域の方にとっても、名古屋近辺のIT系コミュニティの雰囲気を知るのに良い機会です。ぜひ、ご参加ください。 開催内容 イベントの開催内容についての詳細は、イベント公式ページをご覧ください。 メイン会場:バーチャルオフィス「oVice」 LTメイン会場は、バーチャルオフィス「oVice」の特設会場で開催します。 参加者の方同士の交流ができるので、参加登録をして、交流をお楽しみください。 参加URLは、参加登録後、このページの「参加者への情報」欄に表示されます。 配信予定URL YouTube(メイン) https://www.youtube.com/channel/UCFsFdsqO6ontHvM3V-lwgvg Facebook(バックアップ1) https://www.facebook.com/nagoyagodokonshinkai Twitch(バックアップ2) https://www.twitch.tv/katzueno

1/21 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その34
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。

1/13 (水)

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

12/17 (木)

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

11/19 (木)

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

11/14 (土)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
秋のオンライン発表&もくもく会!
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)

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。

8/31 (月)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 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   ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ Watson Studio Auto AIのハンズオン 今回も、前回に引き続きオンラインでの開催を行います。 前回は、LTのみでしたが、今回はWatson Studio Auto AIのハンズオンを行います。 時間割 *今回は、ハンズオンのみで、発表は無しと考えています。 19:00-19:10 オープニング 19:10-20:40 Watson Studio Auto AIのハンズオン 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 ハンズオン資料 学習データ 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: IBM Cloud アカウント(無料) の取得をお願いします。 3分程度のビデオ によるアカウントの取得方法もご参照ください。 Webブラウザー: Chrome または Firefox AutoAIについて Watson Studioで動くAutoAIを使って、機械学習に詳しくないユーザーもCSVファイルの準備とマウス操作で簡単に機械学習モデルを作ることが可能です。作成したモデルはWebサービス化して外部から利用できます。 AutoAIは次のものを自動化します: データの前処理 モデルの開発 フィーチャー・エンジニアリング ハイパーパラメーターの最適化 ぜひハンズオンでAutoAIを体験してみてください。 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。

8/20 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その29
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。

8/8 (土)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
JuliaCon2020の余韻に浸りながらオンライン!
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) 。 JuliaCon 2020 Onine が終わってすぐなので、その感想とかレポートとかをワイワイ語り合うのもありですね! 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)

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。

5/9 (土)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
オンライン発表&もくもく会!
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、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)

4/16 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その25
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。

3/19 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その24
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 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。 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。

3/7 (土)

414be3ec8124bbc054aa02086b07030c Python東海
久しぶりの開催!
勉強会について Pythonについてゆるーく勉強する会です。 今回の内容について 今回はアンカンファレンス形式での開催です。 参加者の方は自由に発表ができます。 ワイワイガヤガヤ発表しながら学びましょう。 時間割 当日変更となる場合もあります。 なお会場は12:30頃には入場できるようにする予定です。 時間 内容 12:30 - 13:15 開場&準備 13:15 - 13:30 Python東海説明・自己紹介 13:30 - 15:00 発表1(5~30分程度の発表をいくつか) 15:00 - 15:20 休憩 15:20 - 16:45 発表2(5~30分程度の発表をいくつか) 16:45 - 17:00 片付け&撤収 17:00 - 19:00 懇親会(参加者は当日確認) 発表について 発表時間は基本的に制限はありません。(発表者数によっては短縮をお願いする場合があります) 発表枠は当日募集しますが、事前に連絡していただけた方を優先しますのでご了承ください。 事前連絡はコメント欄に書いていただければ対応します。 発表枠 タイトルは仮となります。 PyconMini静岡発表内容(EelとWebSlidesの話)か、Raspberry Pi4とNCS2の話(Kazuhito00さん) DjangoでGraphQL(globophobeさん) なにか (ta93さん) EthercatやProfinetをOPC UAでデータ収集してみた (misoji_engineerさん) その他未定 会場について 来栖川電算様 ラウンジ(+会議室) 愛知県名古屋市中区新栄1丁目29−23 アーバンドエル新栄 飲食可(汚さない/ゴミは持ち帰る) 電源・Wi-Fi有り 大画面モニタあり(70インチ/50インチ、HDMI接続) 禁煙 持ち物 Pythonが実行できるPCもしくは無線LAN接続が可能なPC(無くても参加は可能ですが、その場で試せたりできるのであったほうがよいです。) 可能であれば電源タップを持ってきていただけると助かります。 懇親会について 勉強会終了後、希望者にて懇親会を開催します。 参加有無は当日確認します。

2/20 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その23
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

2/8 (土)

Dc41b9a7b70789e4ae090c2d8e5ded1f JuliaTokai
1周年
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/enQtNTkwMDQyOTE3NjY0LTU4ZTc3YjhlZTNlZjI4OGZkZTRlZTZkMDVhNDE1NmMxYzM3YzA2NDFkNDM1ODRjMWEwNTkzMzNkMzI3YjlkOGM 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 現地参加の他リモート参加も可能です。 参加登録時に現地参加かリモート参加か選択してください。 持ち物等(現地参加) Julia が実行できるPC、もしくは無線LAN接続が可能なPC(必須) 発表したい人は、発表資料等をご準備ください。 リモート参加方法 開始直前にconnpass登録の連絡先に、参加方法の連絡をいたします。 リモート発表も可能 会場 有限会社 来栖川電算 ラウンジ(+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 大画面モニタあり(50インチ/70インチ、HDMI接続) 懇親会等(現地参加) イベント後に有志で懇親会も考えています(未定)。 駅前のファミレスか会場付近の飲食店で食事をしながら歓談しましょう。 当日参加確認をします。

1/25 (土)

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、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 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「第23回勉強会 Amazon Forecastのハンズオン」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/158678/ ■場所 はかた野菜巻き串 きばくもん 愛知県名古屋市中区栄3-4-105 ■時間 17:15-19:15 ■料理 3500円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

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、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  懇親会費用の一部負担 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、AWSが提供するAmazon ForecastのハンズオンとAWSの機械学習に関する新サービスの紹介です。 https://aws.amazon.com/jp/forecast/ Amazonの方に来ていただき、ハンズオンとセッションを行います。 名古屋でAmazonの勉強会に参加できるチャンスです。 この機会にぜひ、ご参加ください。 Amazon Forecast について Amazon Forecast は、機械学習を使用して精度の高い予測を行うフルマネージド型のサービスです。 だれでも、Amazonのテクノロジーを自社で利用可能です。 エンジニアじゃない方でも、簡単にご利用いただけますので、プログラミング知識の無い方もお気軽にご参加ください。 様々な業種で活用可能 Web上の管理画面から操作できるので、プログラムの知識がなくても運用可能 アマゾンが培ったノウハウで精度の高い販売管理、在庫管理、生産管理などが可能 サービスの特徴としては、以下のようになります。 機械学習の使用により予測精度が最大 50% 上昇 予測時間を月単位から時間単位に短縮 時系列予測をいつでも仮想的に作成 ビジネスデータは安全に保護されるので安心 どなたでもお気軽にご参加ください! 準備 AWS アカウントをお持ちでない方は、以下サイトをご参考にアカウントの作成をお願いいたします。 (ハンズオンの際に使用します。) "AWS アカウント作成の流れ" : https://aws.amazon.com/jp/register-flow/ ※ハンズオンは無料利用枠の範囲内で実施いたします。 発表と時間割 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/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 13:00-15:50 Amazon Forecast ハンズオンと AWS新サービス紹介 15:50-16:15 発表 horikawa - 時系列予測サービスAmazon Forecast の初学レポート(再演) 16:15-16:25 発表 antimon2 - Julia v1.3 の紹介(仮) 16:25-16:30 発表 Hashikawa - ディープラーニングを使ったLineBotアプリ作ってみた 16:30-16:40 発表 Alex - 財務データのラベル付け with Amazon forecast 16:40-16:50 発表 Miura Open MVを触ってみたその2(仮) 会場について 栄 ガスビル キングルームになります。 Wi-Fiはありません。デザリング等でインターネットの用意をお願いします。 懇親会について お気軽にご参加ください。 https://machine-learning.connpass.com/event/161568/ ※当日参加はできませんので、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。

1/18 (土)

No image 108x72 g NGK2020S
イベント全体の詳細は https://ngk2020s.netlify.com/ でお知らせしています。 スポンサー募集要項 https://ngk2020s.netlify.com/call-for-sponsors.html をご覧ください。 タイムテーブル ご都合に合わせていつでも入退場できます。 開始時刻 開始時刻 終了時刻 開場 13:00 受付 13:00 13:30 ※LT開始後も入場・退場はいつでも可能です。 オープニング 13:30 13:40 運営より諸注意中京テレビ代表者 ご挨拶 LT1 13:40 14:15 * terurou スポンサー: デンキヤギ 『自社サービスにDurable Funcionsを採用した話』 * dabits『ISUCONボツ技かるた』 * HaochenXie『計算モデル2flow』 * Haru_Yakumo『"自作キーボードを作る会"を作ったわよ!』 * kaizen_nagoya『「量子アニーリングの基礎」を読んで』 * Kazuhito00『市販のプレゼンソフトに満足できなくなったお話(画像処理編)』 休憩 14:15 14:25 LT2 14:25 15:00 * スポンサー: オプティマインド * keita44_f4『Homebrewの話』 弩 .net『Webアプリ開発効率化のためキャッシュ自動更新ツールを作った』 kojimadev『生産性を倍にしたハピネスチームビルディング』 * momocus『わたしが好きそうなネット小説をおすすめしてくれるやつ』 * aua208『アカダクツワラビ』 (1名欠員) 休憩 15:00 15:15 LT3 15:15 15:50 * ueponx『Node-RED UG TokaiとSeeed UGの活動に関して』 * shimamchan『Javaにまつわるウソ?ホント?』 * tsubokoh『LaravelでGraphQLを試してみた』 * warumonogakari『エンジニアや非エンジニアの関わり方に苦労している方 Meetupのお誘い』* yoshihiro503『Tezosが実現するCoqで契約書を書く未来』 * スポンサー: 来栖川電算 休憩 15:50 16:10 LT4 16:10 16:45 * スポンサー: CTC * くぅ - kuu『Better Java なだけじゃない Kotlin の思想と未来』 * こてつ『持病を楽しくhackしよう』 * とりさん『phpで行うサーバー構成管理』 * katzueno『DojoCon Japan 2019 を名古屋で開催した話』 * はんぺん『テニスの動画の分析』 休憩 16:45 16:55 LT5 16:55 17:30 * hpp『Gatsby.js 布教計画』* You&I『名古屋アジャイル勉強会の活動紹介』 * ゆいな『ダムはいいぞ』 * 戸ヶ里 健晟『Stay Hungry.』 * ノリノリたかのり『令和時代のIoT無限ループ』 * Tomotsune Murata『ギークバー新体制の約1年間』 クロージング 17:30 17:45 移動 17:45 夜の部申込者で開場に向かいます 夜の部 18:30 一般LT枠 1次募集→採択済み 会場を利用できる時間帯とスポンサーLT数から一般LT枠を25枠に増やし、以下の23名を採択しました。 発表順は近々発表します。 この時間帯に発表したいなどあれば調整するので連絡ください。 2次募集→採択済み 一般LT枠が26枠になるように、「3名」追加募集します。 当日までに一般LT枠やスポンサーLT枠でキャンセルがあった場合は、追加募集もその分増やします。 1次募集で Reject された方も要旨を修正の上、再応募できます。 LTレギュレーションをご覧の上、2020年1月11日(土) 23:59(JST) までに、応募フォームで必要事項を送付 してください。当落は2020年1月12日(日)中に発表します→発表しました。 LTレギュレーション LTを希望される方は、必ず本レギュレーションを遵守ください。 毎年、故意・過失でレギュレーション違反があり、遵守されている方から苦情をいただきました。 今年度は試験的に、レギュレーション違反を防ぐ取組をします。 少し手間が増えますが、ご協力おねがいいたします。 一般LT枠&スポンサーLT枠 機材や発表方法について プロジェクター:アスペクト比16:10、接続方法HDMI(Mini Display Portなどアダプタをいくつか用意しますが、非互換のおそれがあるのでご自身で用意するとより安全です) 発表PC、通信回線はご自身で用意ください。 登壇席にはマルチタップを用意します。 発表資料は、発表の前後いつでも本ページ、SpeakerDeck、自身のウェブサイトなどに公開してもしなくても構いません。 発表への質問や意見を受ける何らかの手段(Googleフォームなど)を利用しても構いません。 アンチハラスメントポリシー を一読し、遵守ください。 IT系コミュニティ合同のイベントではありますが、LT内容は必ずしも「IT」にこだわる必要はありません。例年、広島カープ、チョコレート、京都の風光明媚な写真などなど、様々なトピックが出てきます。 LTは持ち時間1人5分厳守です。5分経過して合図(ドラ)が鳴ったら拍手とともに強制終了です。時間が余っても5分経過されるまで放置されます。 一般LT枠 ゴールドスポンサー以外での自社や取引先を含む製品の宣伝、求人などの営利行為は禁じます。直接LT中に触れなくても、PCの壁紙やスライドのヘッダーなどにロゴ、宣伝文句などを掲載するのも禁止です。行いたい場合はゴールドスポンサー枠をお申し込みください。 利益供与を受けていなければ、自分の好きな製品(ライブラリ、アプリ、サービス、ガジェット、グッズなど)を紹介するのは構いません。 本ページで一般LT枠に参加申込の上、2019年12月28日(土) 23:59(JST) までに、応募フォームで必要事項を送付 してください。 期日までに送付ない場合、あるいはポリシーに抵触する場合、その他運営が必要と認めた場合は、Reject いたします。 2019年1月5日(日) までに採択された発表者を選定します。 Rejectされた応募者を差し引いても、応募者数が参加LT枠を上回った場合は、厳正に抽選を行います。 Reject やキャンセルを含めて一般LT枠が余った場合は、1月10日までに追加募集をし、1月13日までに確定します。

1/16 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その22
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

12/19 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その21
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

11/21 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その20
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

11/16 (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 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「第22回勉強会 AnnoFab ハンズオン」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/148266/ ■場所 居酒屋 哉月 愛知県名古屋市中区栄5-3-4 栄ゴールドビル 1A ■時間 17:00-19:00 ■料理 4000円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

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 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、学習用データの整備、特に アノテーション(教師付け、タグ付け) に注目し、来栖川電算の提供するアノテーションツール AnnoFab の紹介とハンズオンを行います。 AnnoFab を活用している機械学習研究者 AnnoFab 開発者 をお呼びして、実例を元にハンズオンをしていただく予定です。 ぜひ、お気軽にご参加ください! AnnoFab について 機械学習(特にDeep Learning)では「どのように学ぶか(=アルゴリズム)」は、さまざまなベンダーがしのぎを削って研究開発しており、クラウドサービスなどとしてカンタンに利用できます(ここ最近の本勉強会で取り上げてきたテーマです)。 アルゴリズムと同じくらい重要なのは「何から学ぶか(=学習用データセット)」です。 一般公開されているデータセットの活用で間に合う場合もありますが、自分の思い通りのタスク(≒「何を」「どのように」推定したいか)を実現するには、「地道なデータ収集」と「データへのアノテーション」がとても重要になってきます。 そうしたアノテーションには、個人ユース向けを中心に多くの無償ソフトが公開されています。 来栖川電算の開発・提供しているクラウド型アノテーションツール AnnoFab は、単純なアノテーションはもちろん「高度で高品質なアノテーション」も可能であり、また「大人数で協調作業」したいという企業向けの要望にも応えられるものになっています。 ハンズオン資料 AnnoFabハンズオン ~機械学習名古屋 第22回勉強会~ - Qiita 準備 Annofabハンズオンの事前準備 手順に従って、アカウントの作成・ハンズオン用組織への登録・対応ブラウザの確認をお願いします。 発表と時間割 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/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 13:00-15:45 AnnoFabハンズオン (仮) 15:50-16:00 発表 sakurai - 櫻井流!少量データで企業支援! 16:00-16:10 発表 miura - open MVのついての話 16:10-16:20 発表 antimon2 - Julia の紹介(仮) 16:20-16:30 takahashi - Hand Detectionとプレゼンの話 16:30-16:40 alex - ローソク足チャートの違う表現 16:40-16:55 horikawa - hori_thg - MLSE第2回夏合宿参加レポート2 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 connpassより申し込みを行っていただきます。 下記よりお申し込みください。 https://machine-learning.connpass.com/event/149353/ ※当日参加はできませんので、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。

10/17 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その19
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

10/12 (土)

B84d9ab0ba61de0092d3a8a22ddeaddf Python東海
Python東海 40回おめでとうー!を祝おう!
台風19号接近のため中止となりました Python東海第40回勉強会の懇親会仮申込用connpassです 本申込は当日会場にて確認いたします 懇親会について 場所を確保するために人数把握のために参加される方は申込みをお願いいたします。 費用は5000円程度を目安に考えております。 飲み放題付きのコースを予定しております。 懇親会のみの参加も可能です。 懇親会会場 城町グリル

B84d9ab0ba61de0092d3a8a22ddeaddf Python東海
帰ってきたお城Python!!
台風19号接近のため中止としました 勉強会について Python東海の40回目の勉強会は名古屋城で開催します!! 昨年好評だったらかって、こじつけじゃないんだからね!! 今回の内容について 今回はいつものPython東海の延長でLTメインにしました。 「名古屋城で発表したった!」とドヤれます! LTについて LTをされる方は必ず事前申し込みをお願いします。 LT内容はいつもどおりPyがついていればOKです。 初心者さんの勉強してみたでも、玄人さんのこんなの作ったでもPyがついていればOKです! 採用や製品紹介等の商用目的の内容や公共の場で相応しく無い内容については禁止となります。 ロングLTとLT 発表時間が10分か5分かの差となります。 今回は発表時間厳守にてお願いしますので、発表内容によって枠を選択ください。 ※ 申込状況によっては枠の調整を実施します。 時間割 13:15 〜13:30 に受付をします。 受付は本丸御殿で実施します。 会場の入り口は名古屋城天守閣前にあります。(当日、案内人がいます。) 終了は16時頃の予定です。 発表内容 ゲストLT 調整中 太田 昌文さん ロングLT Pythonの型について(仮) antimon2さん Python + TensorFlowでかな漢字変換を自作してみました!というお話 hashimomさん LT テスト駆動開発とpython ta93さん 数年前Python×RaspberryPiをこっそり仕事に導入してみた話 hadanoさん 申し込みについて 申し込みについて キャンセルをされる場合には必ず開催7日前の10月5日までにキャンセルをお願いします。 ※キャンセル可能日以降のキャンセルや当日欠席された場合、次回以降の勉強会への参加をお断りする場合がございます。 参加枠について 一般参加 聞くだけの枠です。 基本的には当日申し込みでのLT発表はできません。 ロングLT発表参加 10分間のLT発表をされる方用の枠です。 LT発表参加 5分間のLT発表をされる方用の枠です。 当日スタッフ 当日、お手伝いしてしていただける方用の枠です。 事前にお願いした方用の枠となりますのでご注意ください。 ※ お願いした方以外がこの枠で申し込まれた場合、キャンセルさせていただきますのでご注意ください。 会場について 名古屋城本丸御殿 孔雀の間 愛知県名古屋市中区本丸1番1号 参加費とは別で名古屋城への入城料500円が必要となります。 利用ルールがありますのでご協力をお願いいたします。 障子や襖にもたれかかったり、素手で触れないようにお願いします。 お弁当、お菓子等の食事禁止 キャップ付きドリンクのみ持ち込みOK(コーヒー・カレー等の匂いが強いものははキャップ付きでも持ち込み禁止) 一部電源有り(充電用スペースを設けます) Wi-Fiはありません。 会場は禁煙です。 写真撮影OKですが、SNSへの投稿等はお控えください。(フラッシュは使用禁止) その他、当日スタッフからの注意事項を必ず守ってください。 懇親会について 勉強会終了後、希望者にて懇親会を開催します。 以下のconnpassにて事前申し込みを受け付けております。 Python東海 第40回勉強会 懇親会

10/5 (土)

1c45836181307ef29338a1e3f6902df3 JuliaTokai
@道の駅とよはし
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/enQtNTkwMDQyOTE3NjY0LTU4ZTc3YjhlZTNlZjI4OGZkZTRlZTZkMDVhNDE1NmMxYzM3YzA2NDFkNDM1ODRjMWEwNTkzMzNkMzI3YjlkOGM 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。 @道の駅とよはし 今回はいつものオフィスを出て、道の駅とよはし のプロジェクト室で開催します! お近くの方、学生の方の参加もお待ちしています! 会場へのアクセス 公共交通をご利用の方 豊橋駅東口バス乗り場/豊鉄バス豊橋技科大線「技科大前」下車(徒歩8分) 豊鉄バス 豊橋駅前:技科大前行き時刻表 お車をご利用の方 名古屋方面から:東名高速道路 音羽蒲郡ICから約40分 浜松・静岡方面から:豊橋東バイパス七根ICからすぐ 名古屋方面から豊橋駅まで 名古屋市内からJR利用ならば、豊橋往復きっぷの利用がお得です。自動券売機でも購入できます(当日限り)。名古屋⇔豊橋間を新幹線利用もできます。 名古屋駅・金山駅からの利用なら、名鉄のなごや特割2土休日 の利用が速くてお得です(特急自由席利用時、最速46分)。 名古屋よりも遠方(岐阜方面)からなら、JRの青空フリーパスがお得かもしれません。区間によっては名古屋までの乗車券+(JR豊橋往復きっぷまたは名鉄なごや特割2土休日)の方がお得になる場合があります。 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。 持ち物等 Julia が実行できるPC、もしくは無線LAN接続が可能なPC(必須) 発表したい人は、発表資料等をご準備ください。 テザリング環境(FreeWiFiはある?そうですが各自でご用意していただくことをオススメします) 参加費について(未定) 参加費用は無料としておりますが、社会人の方には当日会場費をカンパいただくかもしれません(多くても1人100円程度)。 その際はご協力お願いいたします。 懇親会等 イベント後に有志で懇親会も考えています(未定)。 駅前のファミレスか会場付近の飲食店で食事をしながら歓談しましょう。 当日参加確認をします。

9/19 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その18
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

8/31 (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 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「第21回勉強会 Azure Machine Learning」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/139028/ ■場所 居酒屋 哉月 愛知県名古屋市中区栄5-3-4 栄ゴールドビル 1A ■時間 17:00-19:00 ■料理 3500円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

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 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、Microsoft の機械学習基盤である Azure Machine Learning をテーマにお送りします。 AWS Sage Maker, Google Cloud Platform, IBM Watson に続き、Azure Machine Learning を使ったセッション・ハンズオンです。 今回もMicrosoft MVP 受賞者の方を講師にお招きしていますので、始めて Azure Machine Learning という方も安心です。 以前の勉強会に参加された方は、各社のサービスの違いをより実感していただけます。 ぜひ、お気軽にご参加ください! ハンズオン資料 Azure Machine Learning Handson2019 準備 Azure アカウントをお持ち出ない方は、Azureのアカウントを作成してください。 Azure Machine Learning サービス サイト右上の「無料アカウント >」リンクをクリックし、指示に従ってください。 途中クレジットカード情報の入力を求められますが、自動課金はされませんのでご安心ください。 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。 kimura: Azure Custom Vision Serviceを使って、某先輩でお試し機械学習やってみた antimon2: Gen on Julia の紹介(仮) alex: Fast.ai レッソン4:ULMFiTで自然言語処理 hori_thg: MLSE第2回夏合宿参加レポート takahashi: Azure Ink Recognizer の精度に感動した ShoHashikawa: めんどくさい画像の整理をMLに任せよう(プロトタイプ) 時間割 13:00-15:30 Azure Machine Learning (仮) 15:35-15:45 発表 kimura - Azure Custom Vision Serviceを使って、某先輩でお試し機械学習やってみた 15:50-16:00 発表 antimon2 - Gen on Julia の紹介(仮) 16:00-16:10 発表 alex - Fast.ai レッソン4:ULMFiTで自然言語処理 16:10-16:25 発表 hori_thg - MLSE第2回夏合宿参加レポート 16:25-16:35 発表 takahashi - Azure Ink Recognizer の精度に感動した 16:35-16:45 発表 ShoHashikawa - めんどくさい画像の整理をMLに任せよう(プロトタイプ) 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 connpassより申し込みを行っていただきます。 下記よりお申し込みください。 https://connpass.com/event/139428/ ※当日参加はできませんので、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。

8/24 (土)

1c45836181307ef29338a1e3f6902df3 JuliaTokai
ステッカー配布もあるよ
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/enQtNTkwMDQyOTE3NjY0LTU4ZTc3YjhlZTNlZjI4OGZkZTRlZTZkMDVhNDE1NmMxYzM3YzA2NDFkNDM1ODRjMWEwNTkzMzNkMzI3YjlkOGM 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 現地参加の他リモート参加も可能です。 参加登録時に現地参加かリモート参加か選択してください。 持ち物等(現地参加) Julia が実行できるPC、もしくは無線LAN接続が可能なPC(必須) 発表したい人は、発表資料等をご準備ください。 リモート参加方法 開始直前にconnpass登録の連絡先に、参加方法の連絡をいたします。 リモート発表も可能 会場 有限会社 来栖川電算 ラウンジ(+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 大画面モニタあり(50インチ/70インチ、HDMI接続) 懇親会等(現地参加) イベント後に有志で懇親会も考えています(未定)。 駅前のファミレスか会場付近の飲食店で食事をしながら歓談しましょう。 当日参加確認をします。

8/22 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その17
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

7/18 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その16
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

6/20 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その15
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

6/15 (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 グルーブさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「第20回勉強会 Watson API を使ったセッション・ハンズオン」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/127563/ ■場所 居酒屋 哉月 愛知県名古屋市中区栄5-3-4 栄ゴールドビル 1A ■時間 17:00-19:00 ■料理 3500円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

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 groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、「人工知能といったらワトソン!」ということで、IBM ワトソンの Watson API を使ったセッション・ハンズオンを行います。 セッション・ハンズオンはIBMの方に来て頂き行なって頂きます! IBM ワトソンも実は、APIを使ったサービスを提供してくれています。 IBM ワトソンと言ったら、人工知能の代名詞のような存在で、その人工知能を手軽に利用できるんですね。 ワトソンの人工知能のサービスを手軽に利用でき、かつ、東京でしか聞けない内容を名古屋で聴けます。 ぜひ、ご参加ください! ハンズオン・セッション資料 https://speakerdeck.com/kyokonishito/lets-use-watson-at-nagoya https://speakerdeck.com/kyokonishito/watson-studio-watson-api-hands-on 準備 勉強会用のIBM Cloudアカウント作成は以下のURLからお願いします: https://ibm.biz/BdzB7N 取得方法のガイドはこちら(動画): https://youtu.be/Krn1jQ4iy_s?t=44 (動画は https://ibm.biz/BdzB7N にアクセス後の部分から開始するようになっています。 アカウント作成のURLは動画のものではなく https://ibm.biz/BdzB7N からお願いいたします) 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。 antimon2: Julia v1.2 の紹介(仮) alex: Fast.ai について(仮) Watson API とIBM Cloudで作るLINE Bot(仮) 時間割 13:00-16:00 Watson Studioのjupyter notebookを使用したWatson APIのハンズオン 16:10-16:20 発表 antimon2 - Julia v1.2 の紹介(仮) 16:20-16:30 発表 alex - Fast.ai について(仮) 16:30-16:40 発表 KMiura - Watson API とIBM Cloudで作るLINE Bot(仮) 16:40-16:50 発表 yuji38kwmt - AnnoFab使って、機械学習してみた(仮) 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 connpassより申し込みを行っていただきます。 下記よりお申し込みください。 https://machine-learning.connpass.com/event/129961/ ※当日参加はできませんので、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。

6/8 (土)

08a5af normal Ruby東海
名古屋Ruby会議04 懇親会 公式サイト こちらは懇親会の申し込みページです。 本編については こちらから申し込みを行ってください。

5/16 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その14
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 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 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 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。

5/11 (土)

1c45836181307ef29338a1e3f6902df3 JuliaTokai
令和最初のJulia勉強会
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/enQtNTkwMDQyOTE3NjY0LTU4ZTc3YjhlZTNlZjI4OGZkZTRlZTZkMDVhNDE1NmMxYzM3YzA2NDFkNDM1ODRjMWEwNTkzMzNkMzI3YjlkOGM イベント内容 基本的にはもくもく会ですが、今回は試験的に、1つだけテーマを決めます。 令和最初のJulia勉強会(たぶん)ということで、Juliaで何か『初めて』をやりましょう! Julia を初めてインストールする、初めて "Hello, World!" を書く、初めて Webアプリフレームワーク を使ってみる、初めて発表(LT)してみる、なんでも『初めて』ならOK! (もちろん『初参加』ならそれだけで条件を満たします) 特に『発表』大募集!「やってみた」「調べてみた」「実装してみた」なんでも大歓迎です(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。 持ち物 Julia が実行できるPC、もしくは無線LAN接続が可能なPC(必須) 発表したい人は、発表資料等 会場 有限会社 来栖川電算 ラウンジ(+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 大画面モニタあり(50インチ/70インチ、HDMI接続) 懇親会等 イベント後に有志で懇親会も考えています(未定)。 駅前のファミレスか会場付近の飲食店で食事をしながら歓談しましょう。 当日参加確認をします。

5/10 (金)

『イヌもカイヌシさんもシアワセになる講座』を2019年より開講し 受講生の方達に、『イヌたちとストレスなくシアワセに暮らす方法』 を詳しくお伝えしています。 『イヌのトレーニング』 『しつけ教室』 ではないの? と聞かれることがとても多いです。 カイヌシさんが学ぶという文化は 今まで日本にはあまり浸透していませんでした。 けれど、私は『カイヌシさんが学ぶ』ということの 重要性について自ら経験しました。 私の無知から 本当はイヌたちが望んでいないことを 一生懸命に良かれと思ってしていたり 過保護、過干渉になってしまって 最終的にはうちのイヌたちは ストレスで壊れそうになりました。 あのまま放っておいたら 今頃生きているかどうかすら わからないくらいでした。 イヌの問題行動が起きたとき イヌだけが原因ではありません 群れ(パック)で暮らすことが基本のイヌたちにとって それぞれのすれ違いや勘違い、誤解などが生じて イヌに問題行動が起きる場合がほとんどです。 カイヌシさん家族全体で 問題を解決していくことで 『イヌもカイヌシさんもシアワセになる』 のです。 この講座では ◆イヌは毎日どうしていたいの? ◆イヌたちは何をしてもらったら嬉しいの? ◆本当のイヌとのコミュニケーションって? ◆理想のカイヌシさん家族とは? について詳しく学んでいきます。 犬が生まれてきてからどんな成長過程があり 犬たちはどんな生活環境を望み 犬たちのそれぞれの犬種の特性、体の特性があるのか など、本当に手厚くイヌたちを育てている ブリーダーさんレベルのイヌの専門家と呼ばれる人たちしか 知らない情報をカイヌシさんが知ることで イヌたちともっとストレスがなく 今より何十倍もシアワセに暮らすことが できるようになる講座を たくさんの人や講座から私自身が学び集大成として 私小園恵子がこの講座を作りました。 私だけでなく 受講された方のところのワンちゃんが どんどん笑顔になっていき カイヌシさんも笑顔になっていき 理想のワンライフを手に入れられる方が 日に日に増えています。

4/18 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その13
機械学習 名古屋 研究会 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 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 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 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 参加方法 枠 参加時アンケート 事前準備 当日 備考 現地発表枠 『読みたい論文・技術ブログ』の記入(必須) 記入した論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 読みたい論文が決まらない場合は、最初に現地一般枠で応募し、決まったら現地発表枠へ変更してください。 現地一般枠 『読みたい論文・技術ブログ』に「一般枠」と記入 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 現地枠と同じ 現地枠と同じ 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。 暫定案です。変更がある可能性があります。 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。

3/23 (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 グルーブさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 「第19回勉強会 Google Cloud Platform を使ったセッション・ハンズオン」の後の懇親会です。 https://machine-learning.connpass.com/event/116328/ ■場所 居酒屋 哉月 愛知県名古屋市中区栄5-3-4 栄ゴールドビル 1A ■時間 17:00-19:30 ■料理 3500円の飲み放題コース 予約の関係で人数制限をしています。 当日の参加申し込みはできませんので、ご了承ください。 みなさまのご参加、お待ちしております。

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 グルーブさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、Google Cloud Platform のセッション・ハンズオンの勉強会を行います。 Googleの方に来ていただき、Google Cloud Platformを使った機械学習についての説明や、ハンズオンを行なっていただきます。 先日のAWS SageMaker のように、サービスプロバイダーの方から、直接、お話を聞く大変、いい機会です! なかなかない機会ですので、ぜひ、ご参加ください。 ハンズオン・セッション内容 Vision API Speech-to-Text API Translation API NL API AutoML Vision BQML 準備 Google アカウントをお持ちでない方は、Googleアカウントを作成してください。 アカウント作成資料 http://goo.gl/ua5fQw *課金設定を有効にしますが、初回登録時は無料クーポンがあるので実際には課金されません *すでに登録済みの方には、当日、無料クーポンを利用いただけるようにする予定です。 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。 antimon2: Julia v1.1 の紹介(仮) n-kats: 最近調べたこと(TF2.0とか) ShoHashikawa: Google Colabについて alex「Nagoya Castle or Not」、Fast.aiの機能を使ってお城を分類してみた mursts GCPUGの紹介 時間割 13:00-16:00 ハンズオン(想定2時間)とセッション2枠 16:00-16:10 発表 antimon2 - Julia v1.1 の紹介(仮) 16:10-16:20 発表 n-kats - 最近調べたこと(TF2.0とか) 16:20-16:30 発表 ShoHashikawa Google Colabについて 16:30-16:40 発表 alex「Nagoya Castle or Not」、Fast.aiの機能を使ってお城を分類してみた 16:40-16:50 発表 mursts GCPUGの紹介 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 参加希望の方は、下記より申し込みをお願いします。 https://machine-learning.connpass.com/event/121160/ ※当日参加はできませんので、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。