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5/27 (木)

1670153cf17f9706e5763f81cc36a4c3 日本ディープラーニング協会
#今こそ学ぼう #GoBeyondCDLE #LT甲子園 #まず打席に立とう
CDLE LT甲子園とは CDLE (Community of Deep Learning Evangelists)とは、日本ディープラーニング協会が実施するG検定およびE資格の合格者が参加する日本最大のAIコミュニティです。 CDLE LT甲子園 2021【秋】予選会では、CDLEメンバーのLTをCDLEメンバーが聞き、質疑応答に参加することに加えて、共有価値の高い発表を視聴者が投票します。 2021年5月〜9月で毎月LT甲子園予選会を行い、最も共有価値の高い発表をした発表者には、CDLA DAY 2021【秋】で発表する機会を提供します(「最も共有価値の高い発表をした発表者」は、Slackにて発表し、当人へご連絡いたします)。 ※AI・人工知能EXPO【秋】(2021/10/27-10/29 @幕張メッセ)については未定のため、JDLAや会員企業の参加が確定しましたらお知らせします CDLE LT甲子園は、CDLEメンバーの学び合いやメンバー間の交流の場としつつ、共有価値の高い発表にもスポットライトを当て、CDLE外へと発信していくこと(Go Beyond CDLE)を目的としています。 ※前回のCDLE LT甲子園(春)では、発表タイトル「愛知県瀬戸セラミックス企業のAI挑戦」合同会社SORAサクライの櫻井 敏明さんが優勝され、AI・人工知能EXPO【春】の華為技術日本ブース内のミニシアターをお借りし、発表して頂きました。 詳細は、紹介動画をご覧ください。 LT とは LTはLightning Talks(ライトニング・トーク)の略で、直訳すれば「稲妻のように短い講演」のことです。IT系のイベントなどでよく行われ、日頃の研究の成果や、共有すると多くの人のためになると思うことなどを発表する短いプレゼンテーションです。 今回のLTのテーマ 5月LTの発表テーマは自由です。 各自好きなテーマで発表いただいて構いません。 ※参考として、キャリア系・実装系・技術系の例を載せておきます(下記以外のテーマも大歓迎です)  - 実装系...(例)Python/sk-learn等で簡単なゲームや機械学習モデル等を作ってみた  - 技術系...(例)最新論文の概要、書籍のサマリ、最新モデルを実際に試してみた  - ビジネス系...(例)AI活用のポイント(業界別等)や気を付けるべきこと(特許等)  - キャリア系...(例)G検定/E資格取得後におすすめの教材、スキルアップの方法 発表時間は10分で、その後5分の質疑応答の時間を設けます。 発表時間は厳守してください。 時間を超えた場合、司会者が発表を打ち切る場合があります。 Zoomの使い方を含め、事前に充分な発表の練習をしてください。 発表練習用タイマー: https://youtu.be/Vvuo_7VaDug スケジュール 時間 内容 発表者 19:30 ~ 19:40 LT甲子園予選会開会挨拶&説明 運営メンバー 19:40 ~ 19:45 事前アンケート集計結果の共有 運営メンバー 19:45 ~ 20:00 (10分発表/5分質疑応答) LT 1 Itok 20:00 ~ 20:15 (10分発表/5分質疑応答) LT 2 Takashi-miyazato 20:15 ~ 20:30 (10分発表/5分質疑応答) LT 3 五月女 亮 20:30 ~ 20:45 (10分発表/5分質疑応答) LT 4 Masashi Kameyama 20:45 ~ 20:50 LT甲子園予選会閉会挨拶 運営メンバー LT 講演概要 LT1 Itok(糸川 修) タイトル:10分で機械学習をわかった気にさせる方法 概要:機械学習(ディープラーニングを除く)について、一度は勉強したものの、あまりイメージがつかめていないという人向けに、こんな説明の仕方はどうでしょう、という提案です。エバンジェリスト力アップにつながるLTになると嬉しいです。 LT2 Takashi-miyazato(宮里 隆司) タイトル:戦略的DXで日本をREBOOTする! 概要:企業向けにDXセミナーを実施していると日本の遅れた現状を痛感します。日本企業はカイゼン的なDXではなく、戦略的な発想でDXに取り組み、人材の育成と活用を進める必要があるのではないでしょうか。 LT3 五月女 亮 タイトル:40代でのAIエンジニア転職について 概要:E資格取得後に転職活動をしていくも、実務経験必須を条件とする求人が多く簡単には転職できないのが現実です。 AIを実装スキルを証明していく方法を考えていきたいと思います。 LT4 Masashi Kameyama(亀山 征史) タイトル:顔で認知症をスクリーニングするAIモデルの開発 概要:1月末に読売新聞などに取り上げられました、顔写真から認知症を見分けるAIの可能性についての紹介、開発の背景、今後の展望について。 Q&A および ディスカッション 各LTに対する質問はZoomのチャットに「質問」と書き込んで、司会者に指名されてから行ってください。 ただし全ての質問に対応することが出来ない場合がありますので、ご了承ください。 ビデオ会議システム Zoom このイベントはオンライン会議システムZoomを使って行います。Zoomのログイン情報は connpass からのメール でお知らせします。 connpassからのメールを受け取れるようにしておいてください。 ハッシュタグ 今回のイベントのハッシュタグは「#今こそ学ぼう」「#まず打席に立とう」です。是非みなさんのSNSで拡散をお願いします。 注意事項 このイベントはオンラインで行います。 このイベントはG検定・E資格合格者のみが参加出来ます このイベントは収録され、後日日本ディープラーニング協会のYouTubeチャンネルで公開されます。 このイベントは収録され、後日CDLEが運営するAI情報共有番組 CDLE VOICE で音声が配信されます。

2/3 (水)

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

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  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。

11/23 (土)

36b5b38fb22f1d6e8d17c3ce3e2691ed react.nagoya
React Nagoya Learning Javascript人気ライブラリ「React.js」を習得するための勉強会を開催します。 「Reactってよく聞くけど、結局何かわからない」「フロントエンドの知見をもっと深めたい」と言うエンジニアに向けたナレッジ共有型勉強サロンという位置づけで運営していきます。 Reactの基礎や実用での運用、Reactのコア言語のJavascriptの技術に至るまで幅広く対応しています。 イベントは勉強会やLT会、もくもく会など様々な方法で開催しています。 記念すべき第1回は、Reactの開発環境を整え、簡単なWebアプリを開発します。 イベントに参加した方をReactエンジニアとして語れるレベルにしていきます。 また、React Nagoya Learningでは初学者だけでなく強強フロントエンジニアの方も歓迎しています。 一緒にフロントエンド界隈を名古屋で盛り上げていきましょう。 Hackerなエンジニア大歓迎です。 開催概要 イベント:React Nagoya Learning #1 開催内容:Reactの開発環境を整えて、Webアプリを開発! 日時:11/23(土)17:00〜19:00 (受付:16:45〜) 場所:Code Base Nagoya プロト 葵ビル6F 参加費:無料 形式:勉強会 持ち物:PC 対象 フロントエンドエンジニア フロントエンドに興味があるバックエンドエンジニア 新しい技術を身につけたい方 HTML, CSS, Javascriptを勉強中の初心者の方 Geek, Hacker タイムテーブル 時間 内容 16:45 受付開始 17:00 Reactの開発環境を整えて、Webアプリを開発!勉強会 18:00 ワイワイタイム 19:00 終了・撤収 諸注意 無線 LANと電源タップが利用可能です。 会場は禁煙です。 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。 イベントの様子を撮影・録画し、ブログや SNS などで公開することがあります。顔出しNGの方がいらっしゃる場合は配慮致しますので、スタッフに声をかけてください。 会場ご案内 株式会社プロトコーポレーション様の会場をお借りします 最寄駅は東山線 新栄駅です。 地図に従って、プロト葵ビルに着きましたら正面入口よりお入りください。 エレベータで6階まで上がって頂くと、Code Base Nagoyaがございます。 中で運営がおまちしておりますので、受付をお済ませください。 協賛 株式会社Acompany 株式会社プロトコーポレーション

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 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 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。

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 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 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。

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 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。

3/7 (木)

2e40d5ea7e7c6f6267f54c939ba634f4 株式会社エイチーム
エンジニア向けゲーム開発技術交流会!他業界エンジニア歓迎!
好評につき、定員数を30名から40名へ増席いたしました(3/5) イベント内容 エイチームがエンジニアのみなさまに向けて、ゲーム開発技術交流会を開催いたします。軽食やアルコールなどのお飲み物をご用意しておりますので、お気軽にご参加ください。 交流会の前には、エイチームのゲーム開発エンジニアが、事例を交えたゲーム開発ノウハウをご紹介します。 ゲーム開発初心者向けに、エイチームのゲーム開発エンジニアが事例を交えたゲーム開発ノウハウをご紹介します 「《ゲーム開発初心者講座》まるごと一本スマホゲームの設計ノウハウ大公開!」と題してエイチームのゲーム開発エンジニアから事例を交えた開発ノウハウをお話いたします。 サーバー編では「MVCアーキテクチャとタスク」「オンメモリキャッシュによる高速化」「パケットの往復処理と圧縮」の3つに分けて、タスクを容易に処理するための環境づくりをご紹介いたします。クライアント編では、「Unity活用事例」「グローバル展開の注意点」の2つをお話いたします。 エイチームのゲーム開発エンジニアが多数参加する交流会も開催!エイチーム流のゲーム開発方法や社内の開発環境をお話いたします 講座の後には、エイチームのゲームを支えるゲーム開発エンジニアが多数参加し、エイチーム流のゲーム開発方法や社内の開発環境を交流会形式でお話いたします。 ゲーム開発初心者の方やゲーム業界ではないエンジニアの方のご参加も大歓迎です。軽食やアルコールなどのお飲み物をご用意しておりますので、お気軽にご参加ください。 対象の方 ・プログラミング、開発経験が2年以上ある方 プログラム 時間 19:45~ 受付 20:00~ オープニング 20:05~ まるごと一本スマホゲームの設計ノウハウ大公開 20:50~ 会社説明 21:00~ 社員との交流会 ※飲み物・軽食をご用意いたします※ ※当日は名刺を2枚お持ちください(お名刺をお持ちでなくても、ご参加いただけます) ※途中参加OKです。お仕事帰りなどにお気軽にお立ち寄りください ※平服でお越しください 会場 株式会社エイチーム 名古屋本社(名古屋市中村区名駅三丁目28番12号 大名古屋ビルヂング32F) 最寄駅:名古屋駅全線より地下で直結 地図 参加費 無料 エントリー方法 connpassよりエントリーください お問合せ先 株式会社エイチーム 運営事務局 meetup@a-tm.co.jp エイチームについて エイチームは、名古屋に本社をおく、総合IT企業です。人生のイベントや日常生活に密着した様々なWebサービスを提供するライフスタイルサポート事業、スマートデバイス向けゲーム・ツールアプリを提供するエンターテインメント事業、自転車専門通販サイトを運営するEC事業の3つの軸で事業を展開しています。 2012年に東証一部に上場し、現在は名古屋本社以外に、東京、大阪、福岡にオフィスを構えています。 株式会社エイチーム https://www.a-tm.co.jp/

10/26 (金)

No image 108x72 g Blockchain-Nagoya
ブロックチェーン ✕ コミュニティ
イベント内容 去年からブロックチェーンを使ったアプリ、ゲームなどの開発が盛んになってきました。 名古屋からもブロックチェーンを使ったプロジェクトが盛んに立ち上がる環境を作っていきたいと思いで開催します。 「Gaudiy」,「fever」というトークンを利用したコミュニティ系サービスを開発中のスタートアップにご登壇いただきの今後のコミュニティについてお話していただきます! タイムテーブル 時間 内容 19:00~19:30 受付 19:30~19:45 オープニング 19:45~20:10 スピーカー1 20:15~20:40 スピーカー2 20:40~21:20 懇親会 21:30 完全撤退 こんな方におすすめ ・ブロックチェーンに興味がある方 ・ブロックチェーン、Dapps、トークンに関心がある人 ・今後のコミュニティについてもっと知りたい方 ・新しい働き方・組織のあり方に関心がある方 登壇者 株式会社Gaudiy / CEO / Yuya Ishikawa 10代の頃から、現在に至ってまで、予測アルゴリズム事業、ドローン事業、地方創生事業などの開発に携わり、2016年に人工知能関連の株式会社を創業。今年5月に自身としては2社目となるブロックチェーン関連事業にフォーカスした株式会社Gaudiyを設立。「Gaudiy」はブロックチェーン技術を活用した、プロダクトとユーザーのコミュ二ティチャットサービスで、登録プロダクト数は大手、スタートアップを含め30社程度が事前登済み、連携会社も複数社決定している。 Gaudiy: https://lp.gaudiy.com/ twitter: https://twitter.com/yuya_gaudiy 株式会社Asobica / CEO / 今田孝哉 1993年生まれ/福井県出身。大学在学中にiPhone買取サイトとローカルに特化した音楽フェスを立ち上げる。音楽フェスは3年後には福井大規模に成長。17年には25歳以下の社会人コミュニティ「MOA大学」を主催し、ラクスル松本氏、マネーフォワード辻氏、落合陽一氏、SHOWROOM前田裕二氏等の第一線で活躍する起業家などに登壇頂くまでに成長。17年にAsobicaを立ち上げ、コミュニティ通貨発行サービス「fever」をリリース。 Asobica: http://asobica.co.jp/ fever: https://fe-ver.jp/lp twitter: https://twitter.com/kouya5724 アクセス 〒450-6332 愛知県名古屋市中村区名駅一丁目1番1号JPタワー名古屋 32F 株式会社 スーパーアプリ 会場までの道のりはこちらです。 道案内 ipfsで公開しているので読み込みが遅い場合がございます。 会場 会場提供 〒450-6332 愛知県名古屋市中村区名駅一丁目1番1号JPタワー名古屋 32F 株式会社 スーパーアプリ様 *会場内土足禁止の為、靴脱ぐことを予めご了承下さい。 注意事項 *イベント内容が予告なく変更する場合がございます。予めご了承ください。 *投資や悪質な勧誘、宣伝などを目的とした参加はお断りさせて頂く場合がございます。 *貴重品の管理は各自でお願いいたします。万一盗難・紛失等の事故が発生しても、主催者では一切責任を負いません。

9/15 (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 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前半 GAN 勉強会、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. GAN 勉強会 今流行りの GAN について、みなさんどれくらいご存じでしょうか? 例えば、リアルな画像生成や、画風変換、音声の生成など、幅広い分野で応用されている機械学習の手法です。 今回はこの GAN について、実際に手を動かしてもらいながら、基礎的なところから解説していきたいと思います。 GAN に初めて触れる方も安心して参加していただけます。終わる頃には GAN とお友達になっていることでしょう! レジュメ 《準備中》 環境等 《準備中》 資料 《準備中》 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 v1.0 の紹介(仮) ToshiakiSakurai: 転移学習の可能性を追いかけよう! kiyota: cycleGAN 時間割 13:00-14:30 GAN 勉強会 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちらも来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。 懇親会はイベントページを作成して事前申し込みとします。 懇親会ページ作成後、メールにて告知します。 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。

6/30 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ スポンサーさまご紹介 機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。 どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 株式会社groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前回同様、前半ハンズオン、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオン 前回に続き、OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオンを行います。 OpenAI Gym は、OpenAI の提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。前回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう!というテーマでハンズオンを行いました。 今回はそれをもう少しだけ掘り下げてみたいと思います。 環境等 以下の環境を前提とします(前回とほぼ同じです): Dockerを利用しない場合 gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。 macOS の場合 ※Python 等は事前にインストールしておいてください。 brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget ubuntu14.04/16.04 の場合 ※Python 等は事前にインストールしておいてください。 apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig Windows の場合 以下のいずれかの方法を選択してください: VirtualBox (等の仮想環境)上に Ubuntu をインストールしてそこに環境構築する WSL + Ubuntu をインストールして、その上に環境構築する ↑環境構築手順をまとめました → WSL+ubuntu18.04+VcXsrv+OpenAI Gym 動くまでのメモ python環境は次が必要です。 Python 3.x (3.6 以上を推奨) pip install gym pip install "gym[atari]" pip install chainerrl Dockerを利用する場合 docker pull nkats/mln_gym でダウンロードしてください。 注意点: Docker 利用の場合、GUIによる学習の確認が出来ません。 ハンズオン資料 資料 https://qiita.com/antimon2/private/5c4f11acb84a0089b5e7 プログラム https://github.com/mlnagoya/MLN_201806 はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。 前回のハンズオン資料 資料 https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed プログラム https://github.com/n-kats/MLN_201804 2. 発表(LT) 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 antimon2 Julia で強化学習(仮) hashikawa プログラミング教育とAIの導入 nishie 岡山から飛入り!建築業界もAIが欲しいぜ! 時間割 13:00-15:00 ハンズオン(休憩含む) 15:00-15:30 hashikawa プログラミング教育とAIの導入 15:30-15:50 antimon2 Julia で強化学習(仮) 15:50-16:10 nishie 岡山から飛入り!建築業界もAIが欲しいぜ! 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。 懇親会は下記イベントページより申し込みをお願いします。 https://machine-learning.connpass.com/event/91704/ 当日の申し込みは行えませんのでご了承ください。 お問い合わせについて お問い合わせのある方は、このページの「イベントへのお問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。 フィードからのお問い合わせには気付かずに返信ができない場合がありますのでご了承ください。

4/25 (水)

E54e3afb4d5f3257c0e472ba5981f569 SERAKU_みんなの情熱大学
統計ソフトSASを使ったハンズオン講座 昨今、注目を集めているデータ分析について、統計ソフトSASを使用し、 データ抽出・加工を行うとともに分析用資料を作成する。 何を持って帰れるのか データ分析やデータ加工方法を講義します。 実際に分析用資料を作成することで業務イメージやデータ活用方法を修得することができます。 情報交換やネットワーキングの機会 講座の後には無料の懇親会を設けています。現役エンジニアとの情報交換の機会に。 軽食とお菓子、アルコール類やソフトドリンクもご用意しています。 途中退出も可能!お時間の許す限りご参加ください。 主な内容 統計ソフトSASの使用方法 ハンズオンによるデータ抽出実習 データをExcelに出力し、ピボットテーブルによる分析用資料を作成 タイムテーブル 受付時に名刺を1枚頂戴いたします。 受付時間は18:30~19:00になります。 ※遅れて参加も可能です。会場の扉をそっと開けてお入りください。 7F会場の受付でお名前をスタッフにお伝えください。 時間 内容 19:00~21:00 講義 21:00~21:30 懇親会 参加費 無料 懇親会は軽食とドリンクをご用意しています。 事前準備/必要な機材等 特になし こんな人を主な対象としています Excelの基本操作ができる方。 データ活用について興味がある方。 データ活用とはどういうものかを知りたい方 多くの方にご参加いただきたいと思っています。お気軽に是非ご参加ください♪ 登壇者紹介 和田圭史 株式会社セラク ―略歴― データ活用に関し未経験でありながら、独学でSASの基本を学習。 現在、SASを使用したプロジェクトにて主力エンジニアとして活躍中。 開催場所 株式会社セラク 名古屋支社 〒450-0001愛知県名古屋市中村区那古野1-47-1 名古屋国際センタービル 7F 注意事項 受付時に名刺を1枚頂戴いたします。 当日は写真撮影を行います。もし写真撮影NGの方がいらしたら、スタッフまでお申し出ください。 イベント当日の様子は後日なんらかの媒体に掲載させていただく場合がございます。   お申込後、イベント内容は運営都合により変更/キャンセルになる場合がございます。予めご了承ください。 お問い合わせ セラク名古屋支社:nagoya_staff@seraku.co.jp

4/21 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ スポンサーさまご紹介 機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。 どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 株式会社groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前回同様、前半ハンズオン、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオン OpenAI Gym は、OpenAI の提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。 今回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう!というテーマでハンズオンを行います。 環境等 ※Python 等は事前にインストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。 以下の環境を前提とします: Dockerを利用しない場合 windowsでは難点が多いため、virtualboxなどの仮想環境でubuntu16.04を使うことをおすすめします。 gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。 Macの場合 brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget ubuntu14.04の場合 apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig python環境は次が必要です。 Python 3.x (3.5 以上を推奨) pip install gym pip install "gym[atari]" pip install chainerrl Dockerを利用する場合 docker pull nkats/mln_gym で環境でダウンロードしてください。 ハンズオン資料 資料 https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed プログラム https://github.com/n-kats/MLN_201804 はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。 2. 発表(LT) 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 時間割 13:00-15:00 ハンズオン(休憩含む) 15:10-15:25 Yamazakiさん Dockerについて 15:25-15:55 TakaAdachi 害獣識別の機械学習 15:55-16:00 《スポンサーLT》Forkwell サービスの紹介 16:00-16:20 antimon2 たぶんJulia関連 会場について ※前回と部屋番号が異なります。ご注意ください。 オフィスパーク伏見・りそな名古屋ビル 8D 地下鉄伏見駅直結! 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

11/11 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
※今回はオリファビル4階になります
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 今回は、4階になります。お気を付けください。 1. TensorBoradのハンズオン 機械学習で結果や途中経過を確認・レポートするのに、データの可視化が重要になってきます。 今回は TensorFlow に標準で付いてくる(※1) TensorBoard で、様々な可視化を体感できるハンズオンを行いたいと思います。 学習過程の可視化(loss、正解率、その他の評価指標などの確認) 学習途中経過の可視化(Data Augmentation 後の画像 、重みのHistogramなどの確認) 学習結果の可視化(汎化性能、分類結果などの確認) ※詳細は ハンズオン資料 を参照ください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 環境等 以下の環境を前提とします: Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨) TensorFlow v1.3.0 それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorFlowをご用意ください。 TensorBoard v0.1.8(※1) それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorBoardをご用意ください。 numpy v0.11.x 以上 matplotlib v2.0.x 以上 ※これらの環境構築済の Docker イメージ を用意しました。docker pull antimon2/mln201711 してご利用ください。 ※ ハンズオン資料 も参照ください。 ※1…TensorFlow 最新版(v1.3)では別パッケージになっていますが、pip等でインストールした場合には依存関係で同時にインストールされるようになっています。 2. 発表 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 antimon2 (未定、NGK2017B の再アナウンス・Julia について等を予定) n-katsu doc2vecについて 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 ハンズオン 14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答 15:00-     発表 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム (4階) 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル4階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。