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参加する勉強会

9/30 (木)

B2ea68d6cceb5ea5418812613525141e スマートニュース / SmartNews
SmartNews Online Meetup #48
「言語処理100本ノック」の岡崎教授に聞く!カジュアルに機械学習を学ぶための考え方 ※ 大変恐れ入りますが、本Meetupはやむを得ない事情により開催を延期させていただきます。 なお、延期の日程につきましては、後日改めてご案内させていただきます。 ※ 延期となっておりました本Meetupですが、開催が決定いたしました。 開催日:9月30日 (木) 19:00 - 20:15 仕事で機械学習を直接使っていなくても、エンジニアをはじめとして、機械学習に興味があるかたは多いのではないでしょうか。現在、無料のオンラインコースを始めとして、多くの学習手段が提供されています。しかし、忙しい社会人にとって、機械学習を身につけていくのは、決して簡単なことではありません。 「言語処理100本ノック」は、2012年の初版公開以来、多くの大学生・大学院生に利用されてきた、自然言語処理と機械学習の実践的なトレーニング教材です。本イベントでは、言語処理100本ノックの作者である東京工業大学の岡崎直観教授をゲストに招きます。 スマートニュース共同創業者の浜本が聞き手となり、岡崎さんが研究者として、また教育者としての立場から考える「機械学習をどう学ぶべきか」を、存分に語っていただきます。 対象者 スマートニュースでの仕事に興味を持っているかた 機械学習の専門性を持っていないが、学習意欲のあるかた 申込方法 9月29日 (水) 19:00 までに Connpass の申し込みフォームからお申し込みください。 プログラム 時間 内容 19:00 - 19:10 自己紹介 19:10 - 19:35 言語処理100本ノックについて 19:35 - 20:00 機械学習の学習について 20:00 - 20:15 Q&A ※ 時間・内容は変更する可能性がございます。ご了承ください。 登壇者紹介 岡崎 直観 (Naoaki Okazaki) / 東京工業大学 情報理工学院 教授 子供の頃に電子工作に触れ,小学校の図書館でプログラミングの本に出会う.中学・高校時代はソフトウェアを書くことを楽しみとして過ごす.大学では,コンピュータの可能性を広げたいと思い,人工知能を専門とする研究室を選ぶ.現在は東京工業大学情報理工学院で自然言語処理の研究に従事。 浜本 階生 (Kaisei Hamamoto) / Co-Founder and COO, Chief Engineer 2005年東京工業大学工学部情報工学科卒業。2007年に『EatSpot』で、価格. com WEBサービスコンテスト最優秀賞、2009年に『Blogopolis』でYahoo! JAPAN インターネットクリエイティブアワード 一般の部 グランプリなどを受賞。共訳書に『実用Git』(オライリー・ ジャパン)など。Webに氾濫する情報の整理、可視化に興味を持つ。株式会社Rmakeの取締役を経て、「世界中の良質な情報を必要な人に送り届ける」ことをミッションに、2012年にスマートニュース株式会社(旧社名: 株式会社ゴクロ)を共同創業。 参加方法 こちらのイベントはオンラインで実施する予定です。 前日 9月29日 (水) に ZoomのURL をお送りします。 当日は 19:00 にログイン頂きますようお願いいたします。 募集人数 定員 80名 90 名 ※応募人数が定員に達した場合は抽選とさせて頂き、9月29日 (水) 中にご連絡させて頂きます。 注意事項 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。 当セッションではなるべく突っ込んだ話をするため、セッションの内容を メディア、SNSなどで発信することはご遠慮いただいております。また、取材目的の参加はお断りします。 当日は録画をさせていただきますが、社内のみで閲覧させていただき、外部に共有することはありませんのでご安心ください。 プライバシーポリシー 本イベントで収集した情報はスマートニュース株式会社が収集して管理しています。 ご入力頂いた個人情報は下記目的及び当社のプライバシーポリシー(下記 URL ご参照)に則り管理し、本件のみに利用します。 ▼SmartNewsプライバシーポリシー https://www.smartnews.com/privacy/#jp コミュニティ行動規範 このコミュニティの全メンバーが、以下の行動規範に従う必要があります。このコミュニティの全メンバーが、いかなるイベントにおいても、オーガナイザーによる協力のもと、この行動規範を遵守することが求められています。私たちは、このコミュニティの全ての参加者が、誰にとっても安全な環境を保障するために、協力し合うことを期待しています。 私たちのコミュニティは、性別、性的自認、外形的な性別、年齢、性的指向、障害、身体的特徴、身体のサイズ、人種、民族、宗教(あるいは無宗教)、技術の選択、を理由としたハラスメントの無い状態を維持すべく行動します。私たちは、コミュニティメンバーに対する、いかなる種類のハラスメントも容認しません。性的な表現や画像は、トーク、ワークショップ、パーティ、Twitter その他のオンラインメディアを含め、いかなるコミュニティイベントでも、不適切なものとします。これらの規則を破った参加者は、オーガナイザーの決定のもと、制裁を受けるか、当該イベントおよび将来のあらゆるイベントあるいはコミュニティから、払い戻し(もしある場合でも)無しで参加を拒絶されることがあります。


過去の勉強会

9/16 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その42
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

7/20 (火)

Bb24b37cffd79b381f48dde16b58b572 よみかい_Ridge-i
機械学習をBtoBビジネス領域で実用化しているスタートアップ2社のエンジニアが語ります!
イベント概要 革新可能性の高い技術として注目される機械学習。ビジネスに応用することで大きなインパクトを生み出すことができます。 本イベントを主催するファーストアカウンティングとRidge-iは、機械学習のビジネス実装で社会変革を目指すという共通の志を持っており、技術的な挑戦やビジネスに応用する面白さを多くの方に知っていただきたいと考えています。 機械学習のビジネス応用を成功させるためには何が必要なのか?乗り越えなければいけない壁は何か? ファーストアカウンティングCOO,Ridge-i VPoEをはじめ,各社のトップエンジニアが自らの体験談や導入事例を紹介します。 機械学習の技術やビジネスに関心がある方、ぜひご参加ください! ※ 「機械学習をビジネスに応用するための要素技術と事例紹介」の第1回は4/28に開催しました。第2回は第1回の内容とは独立しておりますので、初めての方も大歓迎です。 こんな方におすすめ 機械学習の実務に携わっているので、他社の事例で学びを深めたい方 機械学習の勉強をしていて、これから実務に携わってみたい方 機械学習を使ったビジネスにチャレンジしてみたい方 機械学習を応用したプロダクトやサービスに興味がある方 などなど、機械学習やビジネス応用へ興味がある方歓迎です! 当日の流れ(予定) 本イベントはzoomにて開催いたします。 イベントURLは追ってご参加予定の方にお知らせいたします。 ◆ 第1部 テーマ別ピッチ(19:05-19:55) DXの実現に向けて、機械学習のビジネス実装を成功に導くための要素を具体的な事例を通してお伝えします。 ◆ 第2部 パネルディスカッション(19:55-20:25) 2社のCOO、VPoE、エンジニアによるパネルディスカッションです。多くの現場を経験してきたからこそ語れるリアルな内容をお届けします。 タイムテーブル 時間 内容 発表者 18:50-19:00 受付 -- 19:00-19:05 オープニング -- 19:05-19:30 第1部テーマ別ピッチ①AIプロジェクトを成功させるためのカスタマーサクセスの重要性 ファーストアカウンティング岡崎優尋 19:30-19:55 第1部テーマ別ピッチ②クイックなプロトタイピングからDXを促進するプロダクトへの進化 Ridge-i関口頌一朗 19:55-20:25 第2部パネルディスカッション・デジタルトランスフォーメーションの現状と導入に向けた課題・各社のDX展開戦略について ファーストアカウンティング小島勇志(COO), 岡崎優尋Ridge-i西野剛平(VPoE), 伊澤遼平 20:25-20:30 クロージング -- 最後に参加者の皆様からのご質問にもお答えします! アンケートへのご協力のお願い 参加された方には、イベント終了後にアンケートへのご回答をお願いしております。 アンケートにご回答された方の中から抽選で4名様に、Amazonギフト券3000円分をプレゼントいたします! (アンケートのURLは後日お知らせいたします。) 主催者および登壇予定者 主催: ファーストアカウンティング株式会社 株式会社Ridge-i 登壇予定者: 【ファーストアカウンティング】小島勇志(COO)、岡崎優尋(カスタマーサクセスエンジニア) 【Ridge-i】西野剛平(VPoE)、関口頌一朗(エンジニア)、伊澤遼平(エンジニア)

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。

5/20 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その38
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

4/15 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その37
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 論文が被っても大丈夫ですか 大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方が変わるため、得るものがあると思います。 また、発表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表されたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。 途中までしか読めませんでした 読めたところまで発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、この勉強会ではそれを応援したいです。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。 オープニング用カンペ 機械学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です。 この勉強回を通して、新しい知識や論文を読む習慣をいっしょに身に着けていきたいと考えています。 勉強会の進め方の説明をします。 発表者は事前にまとめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリクを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をします。 発表は発表者数によりますが、10分程度を想定します。 発表後は質問やコメントの時間になります。 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフにしてください。 この勉強会では発表者を歓迎しています。 機械学習を業務で使っている人だけでなく、チュートリアルレベルからステップアップしたい人や、機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参加も歓迎しています。 発表や論文に慣れていない人は、過去に発表があったものを自分でも読んで発表してみたり、読めたところまで発表して複数回に分けるといったことも良いと思います。

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。

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。

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。

1/16 (土)

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

12/17 (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。

12/12 (土)

0ce9c83f0c923192c8c801dba88bb677 コンピュータビジョン勉強会@関東
ECCV2020読み会
目的: 2020年の8月23日~28日にかけて開催されたコンピュータビジョンのトップカンファレンスの一つである 「European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020」の論文読み会です。 今回、新型コロナウイルス対策として、関東、関西、名古屋のコンピュータビジョン勉強会合同で、オンラインにて開催いたします。 ECCV2020で発表される論文はこちらからダウンロードできます。 https://www.ecva.net/papers.php 発表者: 今回参加申込みは 発表枠 聴講枠 の2つがあります。既にchouseisanで発表希望してくれている方も、発表者枠で参加登録して下さい。 発表者の方で発表の内容が決まりましたら、メーリングリストでご連絡いただくか、@kantocv、@nagoyacv、@kansaicvまでご連絡ください。 発表順は仮です。 時間 発表者 論文タイトル 13:00 - 13:25 Opening+各勉強会の紹介 13:25 - 13:50 tomoaki_teshima Flow-edge Guided Video Completion 13:50 - 14:15 Kenji DeepSFM: Structure From Motion Via Deep Bundle Adjustment 14:15 - 14:40 s_aiueo32 Adaptive Text Recognition through Visual Matching 14:40 - 15:00 休憩 15:00 - 15:25 daigo_hirooka RAFT: Recurrent All Pairs Field Transforms for Optical Flow 15:25 - 15:50 pacifinapacific Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression Results for End-to-End Joint Multiple-Object Detection and Tracking 15:50 - 16:15 neka_nat Domain-invariant Stereo Matching Networks 16:15 - 16:35 休憩 16:35 - 17:00 tomoyukun MotionSqueeze: Neural Motion Feature Learning for Video Understanding 17:00 - 17:25 godel Learning to Exploit Multiple Vision Modalities 17:25 - 17:50 losnuevetoros End-to-End Object Detection with Transformers 17:50 - 18:00 Closing 配信: 配信はZoomを使用して行う予定です。 各々アプリのダウンロード等準備をお願い致します。 配信のためのURLは、前日の夕方にconnpassのメッセージ機能で登録者に事前にお送りいたします。 配信はYoutube Liveでも行います。配信URLはconnpassのメッセージ機能および「諸連絡」に記載した各twitterアカウントより行いますので、フォローお願い致します。 質疑応答 質疑応答は、Slackを使用して行います。 参加URLは前日の夕方にconnpassのメッセージ機能でZoomのURLと一緒にお送りしますので、必ずご確認をお願い致します。 勉強会のサイト: コンピュータビジョン勉強会@関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan/ 名古屋CV・PRML勉強会 https://nagoyacv.connpass.com/ 関西CV・PRML勉強会 https://sites.google.com/site/kansaicvprml/ 諸連絡: リアルタイムでの情報発信は以下のTwitterアカウントを使用いたしますのでフォローお願い致します。 コンピュータビジョン勉強会@関東 http://twitter.com/kantocv 名古屋CV・PRML勉強会 http://twitter.com/nagoyacv 関西CV・PRML勉強会 https://twitter.com/kansaicv

11/19 (木)

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

10/15 (木)

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。

10/10 (土)

0ce9c83f0c923192c8c801dba88bb677 コンピュータビジョン勉強会@関東
PRMU共催「人に関わる認識・理解」論文読み会
目的: 第四回 全日本コンピュータビジョン勉強会は、パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)との共催で開催されます。 PRMU 10月開催プログラム そこで、今回は10月のPRMUのテーマである「人に関わる認識・理解」に合わせた論文読み会をしたいと思います。 例えば 人物検出/追跡 顔認識関係 姿勢推定 行動認識 医療画像認識 Human Computer Interaction など人が関わる論文であればなんでもOKです。 ぜひ、この機会に読みたい論文や紹介したい論文についてご発表下さい。 PRMU研究会: PRMU研究会は10/9(金)~10/10(土)の二日間にわたり「人に関わる認識・理解」というテーマでオンラインで開催されます。 なお、10/9(金)のPRMUはオンライン参加登録(有料)が必要です。 10/10(土)のPRMUは無料でご参加いただけます。 https://www.ieice.org/ken/user/index.php?cmd=participation&tgs_regid=ab79bf57fa486d9895b9ff5890f67acce83ef9a6809b39804fbce87126b68d8e PRMU研究会の技術研究報告の年間予約者は、事前に電子データをダウンロードするか、当日インターネットに接続して各自ダウンロードして下さい。 年間予約者でない方も、下記から「オンライン参加登録」することにより、技術研究報告の電子データをダウンロード(有料)できます。 https://www.ieice.org/ken/user/index.php?cmd=participation&tgs_regid=ab79bf57fa486d9895b9ff5890f67acce83ef9a6809b39804fbce87126b68d8e&lang=#download 「参加費のお支払いについて」の案内に従って,参加費(オンライン決済)をしてください. 発表者: 今回参加申込みは ・「発表枠」 ・「参加枠」 発表者の方で発表の内容が決まりましたら、メーリングリストでご連絡いただくか、@kantocv、@nagoyacv、@kansaicvまでご連絡ください。 発表順は後ほどこちらでお知らせします。 時間 発表者 論文タイトル 13:00 - 13:30 Opening+各勉強会の紹介 13:30 - 14:00 takmin Weekly Supervised Person Re-Identification 14:00 - 14:30 akihiro_fujii Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning 14:30 - 15:00 休憩 15:00 - 15:30 alfred_plpl MOTS: Multi-Object Tracking and Segmentation 15:30 - 16:00 Katsutoshi_Shiraki Spatial Temporal Attention Graphによる関節の重要度と関係性を考慮した動作認識 16:00 - 16:30 休憩 16:30 - 17:00 nk116 Inference Stage Optimization for Cross-scenario 3D Human Pose Estimation (NeurIPS 2020) 17:00 - 17:30 godel マンナビについて、ground truthになったVSLAM(仮) 配信: 配信は発表はZoomを使用します。Youtube Liveでも配信を行う予定です。(PRMUと同じ環境を使用します。) 各々アプリのダウンロード等準備をお願い致します。 配信URLは、前日(10/9)の夕方にconnpassのメッセージ機能でお知らせしますので各々確認をお願い致します。 質疑応答 質疑応答はSlackにて行う予定です。 参加URLは前日(10/9)の夕方にconnpassのメッセージ機能でZoomのURLと一緒にお送りしますので、必ずご確認をお願い致します。 勉強会のサイト: コンピュータビジョン勉強会@関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan/ 名古屋CV・PRML勉強会 https://nagoyacv.connpass.com/ 関西CV・PRML勉強会 https://sites.google.com/site/kansaicvprml/ 諸連絡: リアルタイムでの情報発信は以下のTwitterアカウントを使用いたしますのでフォローお願い致します。 コンピュータビジョン勉強会@関東 http://twitter.com/kantocv 名古屋CV・PRML勉強会 http://twitter.com/nagoyacv 関西CV・PRML勉強会 https://twitter.com/kansaicv

10/8 (木)

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

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。

8/27 (木)

418cd86103b6a1d3d1e23a27be335f84 株式会社ミクシィ
様々なカスタマーサポートの課題を技術で解決する勉強会
※本イベントはオンライン開催となります。 ※参加方法は後日こちらのconnpass経由でお知らせいたします。 ※質問等も受付ながらのインタラクティブなコミュニケーションができるようにする予定ですので、是非、ライブでご参加ください。 『Customer Support Tech Meetup』とは? カスタマーサポート(CS)の現場には、プロダクトやサービスの内容によって異なる様々な課題があり、各社が個々に解決に取り組んでいます。しかし現場は違えど、共通の課題は多いかもしれません。 最近耳にする機会が増えてきた「CRE」は、ユーザーに寄り添いながら技術でCS課題を解決するエンジニアロールです。 Customer Support Tech Meetup では「CREがどのようにしてCS課題を解決しているのか?」その最新情報を事例とともにご紹介します。参加者の皆様にとってこのイベントが知見共有や情報交換のきっかけになれば幸いです。 今回はミクシィCREの事例に加え、ミクシィ健全化チームから、エンジニアでないCSメンバーが不正対策に技術を活用している事例をご紹介します。さらに、第1回でご好評をいただきましたカラクリ株式会社様の事例に加え、今回はトレジャーデータ株式会社様からも事例をご紹介します。 前回のアーカイブはこちら https://youtu.be/9MlUJ27Z86A ご参加方法 [2020/08/27追記] こちらのYouTubeチャンネルよりご覧いただけます。 https://www.youtube.com/c/mixiTechTalk (ベルマークを押しておくとライブ配信開始の通知を受け取れます) タイムテーブル [2020/08/20追記] ・運営の都合上、各セッションは事前収録したものを配信しますが、当日はTwitter( #mixiCSTechMeetup )にて各スピーカーがご質問やご感想をお待ちしてますので、是非、皆さんでご覧になりながらつぶやいていただければと思います。 ・また、各セッションの間には、皆様からのご質問やご感想を司会の豊川よりご紹介させていただきます。 時間 内容 スピーカー 19:00-19:05 オープニング ミクシィCSとCREのご紹介 ミクシィ豊川 弘樹 19:05-19:20 『激録!!密着 健全化24時!! ~ CREとの関わり方 ~』 ミクシィ戸谷 栄一 19:20-19:25 Q&A・休憩 19:25-19:40 『管理ツール開発は問い合わせ対応のためだけではない!チート対策のための管理ツール開発とは』 ミクシィ上埜 かおり 19:40-19:45 Q&A・休憩 19:45-20:00 『急増中のVoCをリアルタイムで検出!次世代のCSに不可欠なトレンドアラート』 カラクリ吉田 雄紀 20:00-20:10 Q&A・休憩 20:10-20:25 『問い合わせ対応のデータを宝の山にするために』 ミクシィ本間 光宣 20:25-19:30 Q&A・休憩 20:30-20:45 『サポートエンジニア とカスタマーサクセスによるプロアクティブなコミニュケーションを加速させるCSダッシュボード作り』 トレジャーデータ佐藤 功基 20:45-20:50 Q&A・休憩 20:50-21:05 『CSスタッフの能力を最大限に引き出すための3つの工夫』 ミクシィ橋本 淳 21:05 クロージング ご挨拶 ミクシィ豊川 弘樹 セッション概要 『激録!!密着 健全化24時!! ~ CREとの関わり方 ~』 健全化としての問題点や課題を解決していくために、どのようにCREと関わってきたか。また、CREと関わることのメリットなどを非エンジニア側からお話しできればと思います。 株式会社ミクシィ 健全化チーム / 戸谷 栄一 『管理ツール開発は問い合わせ対応のためだけではない! チート対策のための管理ツール開発とは』 ミクシィではユーザに安心してサービスを利用していただくために、不正な使い方をしているユーザがいないか巡回し悪質な場合は利用を制限して、健全なサービスを維持しています。CREでは、カスタマーサポートだけでなく、サービスの健全化に必要な機能も開発しております。今回は健全化対応のためのツールをどのように開発しているかと、現状の課題・今後の展望についてお話ししたいと思います。 株式会社ミクシィ CREグループ / 上埜 かおり 『急増中のVoCをリアルタイムで検出!次世代のCSに不可欠なトレンドアラート』 カスタマーサポートの問い合わせを、サービス改善の資産に変える施策をご紹介します。 カスタマーから寄せられる問い合わせは、サービスのボトルネック発見のためのネタの宝庫です。 システム監視で見落とされる不具合の発見、世の中のトレンドの変化による思わぬ利用方法の増加によるサービス価値の発見や、ときにはサービス価値の毀損につながる発見など、今までの仕組みでは発見できなかった顧客のニーズの可視化をしてCSからサービス強化の支援をしていきましょう。 カラクリ株式会社 テックリード / 吉田 雄紀 『問い合わせ対応のデータを宝の山にするために』 日々蓄積される問い合わせ対応のデータは将来活用することで大きな価値を生むことができる大切なデータです。 しかし、データの管理方法によっては活用したいと思った時にあまり活用できないデータになってしまう可能性があります。 今回はCSで機械学習を利用した経験を基に、どのようなデータを保管しておくと将来活用することができるのかについてお話します。 株式会社ミクシィ CREグループ / 本間 光宣 ( @mitsu9 ) 『サポートエンジニア とカスタマーサクセスによる プロアクティブなコミニュケーションを加速させるCSダッシュボード作り』 弊社Treasure Dataでは私たち自身がTreasureDataを活用し、データを用いてカスタマーサクセスチームのための顧客の利用傾向分析に役立てる試みをしています。 私たちがどのようにデータパイプライン構築を行い、サポートエンジニアリングチームとしてどのようにカスタマーサクセスチームを支えているかを紹介します。 トレジャーデータ株式会社 / 佐藤 功基 ( @kohki1234 ) 『CSスタッフの能力を最大限に引き出すための3つの工夫』 前回のMeetupでは、「一人ひとりに寄り添った対応」を目指し、新たなCRMツール開発のプロセスをご紹介しました。 今年度に入ってからは、さらなるツールの機能追加を通じ、CSスタッフの能力を引き出すための新たなワークフローの導入を進めてきました。 本発表では、その中から3つの取組みについてピックアップし、事例を交えつつご紹介します。 株式会社ミクシィ CREグループ / 橋本 淳 ( @hashijun ) ゲスト・スピーカー 企業紹介 カラクリ株式会社 2016年に創業したAIスタートアップ。2018年のICCサミット「スタートアップ・カタパルト」では4位に入賞し、2020年には「Google for Startups Accelerator 」に採択される。「今までにないカラクリで世の中を豊かに」をミッションに、カスタマーサポート業務に特化した事業開発やAIソリューションを提供。正答率95%保証のAIチャットボット「KARAKURI chatbot」やFAQページを自動生成・最適化するAI「KARAKURI smartFAQ」等のサービスを提供し、CS業務の人手不足解消や顧客ロイヤリティ向上に寄与している。 トレジャーデータ株式会社 世界はかつてない程にリアルタイムでダイナミックに変化しています。意思決定に必要なデータの量は指数関数的なペースで増大しており、この新しいデジタルビジネスの時代において、Treasure Dataの何百社ものお客様は、増え続けるデータから新しい使い方や価値を生み出し、すでに様々な形でビジネスを変えつつあります。 Treasure Dataはデータドリブンビジネスを推進するために、必要なプラットフォームを提供しています。 企業における誰もが、サイロ化されたデータを”簡単に収集”、”一元管理”、”素早く分析”、”施策に連携”できるデータマネージメントプラットフォームを私たちは提供しています。 アンチハラスメントポリシー 全ての参加者が技術共有/交流に集中できる様、以下のようなハラスメント行為はご遠慮ください。該当する行為が発覚した場合、NGユーザーの登録などを行う可能性があります。 性差、性同一性と表現、性的指向、障害、外見や身体的特徴、人種、宗教、公共な場での性的な画像や類する表現、脅迫、つきまとい、望まない写真撮影や録音・録画、不適切な接触、およびそれらに関連した不快な言動 万が一、ハラスメント行為を見聞きした場合は、connpass上から「イベントへのお問い合わせ」でご連絡いただけますと幸いです。

8/21 (金)

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

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。

7/16 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その28
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

6/29 (月)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ スポンサーさまご紹介 機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。 どなたでも無料で参加できます。 来栖川電算さま   Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま   ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について コロナの影響もあり集まっての勉強会ができません。。。 そこで、今回は、初の完全オンラインLT大会を開催します! 参加者は当日指定されたURLにアクセスしてください。 (Webブラウザだけで参加OK。スマホアプリもあるのでモバイル参加もOK。詳細後述) どなたでもお気軽にご参加ください! 発表と時間割 発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 19:00-19:10 オープニング 19:10-19:25 発表 antimon2 - Julia で機械学習 2020 19:25-19:45 発表 miura IBM Code PtternsのAIアプリを動かしてみた 19:45-20:05 発表 takahashi Raspberry piで物体検出(仮) 20:05-20:25 発表 horikawa 機械学習の勉強で出会った印象的なワード 20:25-20:45 発表 Hashikawa Google Colabを使い倒す上ではまったお話 参加方法 今回は完全オンラインイベントです。 Google Meet を利用します。 開催の数日前に、connpass登録の連絡先にミーティングコードを含むURLを案内いたします。 PCで参加の方は、そのURLにアクセスし、ニックネームを入力(オプション)して参加してください。 スマホアプリ もあります。会議コード(ミーティングコード)を入力して参加してください。 発表者は、画面共有機能で発表スライドを表示できます。事前にご自分のスラドが正常に共有表示できるかご確認いただくことをおすすめします。 お問い合わせについて お問い合わせのある方は、このページの「イベントへのお問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。 フィードからのお問い合わせには気付かずに返信ができない場合がありますのでご了承ください。

6/18 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その27
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

5/21 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その26
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

4/14 (火)

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

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。