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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。

2/17 (水)

61d628a8fb3e0ef91635ca44ae6d80b1 AITCオープンラボ
~ビジネスとエンジニアの協働チームづくり~
「DXシリーズ」のご案内 AITCでは毎年 総会開催に合わせ、次年度の重点施策を策定いたします。 昨秋の第11回総会(2020年10月9日オンライン開催)では、ICT(先端ITを包含)の利活用による企業の社会的価値の創出へ貢献することを目指し、デジタルトランスフォーメーション(DX)に関する情報提供や議論等にも取り組むことが重点施策の一つとして決議されました。 これを踏まえ、DX分野を主導されている方々をお迎えし、AITC Webセミナー「DXシリーズ」を開催いたします。 本セミナーにはAITC会員のみならず、DXにご関心をお待ちの方にご参加いただけます。奮ってご参加ください。 なお、AITC WebセミナーDXシリーズ「DX時代におけるソフトウェア/ビジネス/社会のあり方を考える~役割を超えて、マインドセットを変えて、未来を創ろう!~ 」の全容については、下記の「DXシリーズ開催計画」をご参照ください。 「DXシリーズ」第3回開催概要 鷲崎先生(早稲田大学教授)のご講演で始まった「ビジネスと社会をデザインし、構築するためのソフトウェア工学」に関する4連続講演。 その2回目はアジャイル開発を日本に普及させたパイオニアでありインフルエンサーである平鍋健児様にご登壇いただき、DX時代にマッチしたアジャイル開発手法について、誕生の背景から技術的特徴や事例まで余すところなくお話いただきます。ご期待ください。 日時:2021年2月17日(水)19時~20時 会場:オンライン(Zoomを使用予定) 会議室情報については、開催の前日にconnpassメッセージでお知らせします。 タイトル:デジタルビジネスの潮流とアジャイル開発〜ビジネスとエンジニアの協働チームづくり〜 講演概要: ソフトウェア開発手法としてメインストリームになってきたアジャイル開発が、日本でも活発に導入されるようになってきました。ソフトウェアを使う人と作る人との関係性に目を向けたソーシャル工学として、ソフトウェア工学が生まれ変わったとも捉えられるでしょう。 この講演では、デジタル時代にマッチしたこの手法が現れてきたビジネス的背景を説明し、技術的特徴、事例、などについて、やさしく解説します。 講演者:平鍋 健児様 (株式会社永和システムマネジメント代表取締役社長) 株式会社チェンジビジョンCTO Scrum Inc. Japan 取締役 プロフィール: 1989年東京大学工学部卒業後、3次元CAD、リアルタイムシステム、UMLエディタastah*(旧名:JUDE)などの開発を経て、現在は、オブジェクト指向技術、組込みシステム開発、アジャイル型開発を実践するエンジニアであり経営者。 「ハート駆動型コミュニケーション」をモットーに、人に感動を与えられるコンサルタントを目指している。 2009年~2011年 アジャイルジャパン初代実行委員長。 著書:『アジャイル開発とスクラム ~顧客・技術・経営をつなぐ協調的ソフトウェア開発マネジメント~』(野中郁次郎先生の共著)、翻訳『リーン開発の本質』、『アジャイルプロジェクトマネジメント』など多数。 対象者:DX時代のソフトウェア工学に関心がある方 技術者、企業戦略ご担当者、マネジメントの方々 募集人数:300人 AITC会員かどうかはこちらでご確認の上、申込アンケートにご記入ください。 " rel="nofollow">http://aitc.jp/consortium/members.html 募集締め切り: 2021年2月15日(月) 17時30分 参加費:無料 その他 ※内容を含むスケジュールは変更される可能性があります。最新情報をホームページ( http://aitc.jp/ )でお確かめの上、ご来場ください。 ※申込受付のご連絡、出席票 等は発行しておりません。申込確認をされたい場合や、ご都合により欠席される場合は、staff@aitc.jp へご一報ください。 ※個人情報に類するものについては、本会の運営およびAITCからのご案内のみに利用し、他の目的での利用および外部へ開示、提供することはございません。 ---------------------------------------------------- AITC Webセミナー「DXシリーズ開催計画」 テーマ:DX時代におけるソフトウェア/ビジネス/社会のあり方を考える~役割を超えて、マインドセットを変えて、未来を創ろう!~ 主催: 先端IT活用推進コンソーシアム(AITC) 協力: スマートエスイー 開催方法:オンライン開催(Zoomを予定) 参加資格:AITC会員、スマートエスイー関係者、DXに関心をお持ちの方 募集:connpassで都度ご案内 開催期間: 2021年1月~2021年6月(予定) <パート1>2021年1月~2021年4月 テーマ:ビジネスと社会をデザインし、構築するためのソフトウェア工学 対象者: 技術者、企業戦略担当、マネジメント <パート2> 2021年4月~2021年6月(予定) テーマ:日本企業におけるDX推進と実現に向けて 対象者: マネジメント、企業戦略担当、技術者 講師(順不同): ・鷲崎弘宜様 (早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所所長・教授、スマートエスイー Smart SE 代表) ・平鍋健児様 (株式会社永和システムマネジメント代表取締役社長、株式会社チェンジビジョンCTO、Scrum Inc. Japan 取締役) ・萩本順三様 (株式会社 匠Business Place代表取締役 会長 & Methodologist) ・羽生田栄一様 (株式会社豆蔵 カンパニーCTO、IPA情報処理推進機構研究員、技術士[情報工学]) ・山本修一郎様 (名古屋大学 名誉教授、AITC顧問) ・前川徹様(東京通信大学情報マネジメント学部学部長・教授/国際大学GLOCOM主幹研究員) ・和泉憲明様 (経済産業省商務情報政策局アーキテクチャ戦略企画室長(併)ソフトウェア・情報サービス戦略室、AITC顧問) 開催スケジュール: <パート1> 第1回:2021年1月27日(水)19時~20時 オープニングイベント 第2回:2021年2月05日(金)19時~20時 鷲崎様ご講演 第3回:2021年2月17日(水)19時~20時 平鍋様ご講演 第4回:2021年3月12日(金)19時~20時 萩本様ご講演 第5回:2021年3月24日(金)19時~20時 羽生田様ご講演 第6回:2021年4月07日(水)19時~20時30分 パネルディスカッション 備考:セミナー終了後、講師との意見交換&懇親会を適宜開催の予定 <パート2> 詳細は後日ご案内

9/7 (土)

「AI x 愛知」愛知県で行うAI関係の勉強会です
イベント概要 愛知県の製造業の異なる会社で働く、AI・機械学習に興味を持つメンバー3人中心に「愛知県で会社を越えてAIに興味ある人、AIを使っている人と繋がれるイベントを開催してみたい!」という思いから始まったイベントです。今回が初回となります。 主に初心者〜中級者の方向けを想定していますが、基本的にカジュアルな敷居を設けないイベントにしたいので、AIに興味があるけど、何から初めて良いか分からない方、AIガチ勢の方の参加ももちろん歓迎いたします。当方含めて初心者の方もいますので、ガチ勢の方は是非おおらかな目で見ていただけましたら幸いです。 参加者の募集に関して 誰でもご参加ください。社会人でも学生の方でも参加ももちろんOKです。会場に余裕があるので、募集枠は一杯になったらまだ増枠する予定です。 会場一杯になりました。満員御礼ありがとうございます。まだ当日まで日もあるためキャンセルもあると思うので、希望者は早めに登録下さい。また、参加できなくなった方は、他の希望者のため、何卒すみやかなキャンセル処理にご協力お願いいたします。 LT枠も3枠募集しております。AI関係であればどのような内容でも構いません(カジュアルな内容でもガチな内容でもOKです)。ぜひ気軽にご応募下さい。 LT枠の抽選で漏れても、イベントに参加は可能ですので、安心して申し込み下さい(もしダメな場合はコメント等で連絡下さい)。 LT枠も締め切ります スケジュール 12:30 開場 人数多めなので、受付の関係上、早めにお越しいただけると助かります 受付は 14:00で締め切ります 13:30 〜 13:35 開会の挨拶(からあげ)・会場案内(ヤフー名古屋) 13:35 〜 13:55 「About Edge Computing "あらゆるものが考える"世界を作るのに必要な技術」(ほけきよ) 13:55 〜 14:15 「挫折しないためのAI学習法」(からあげ) 14:15 〜 14:45 「技術力で世界と戦う 機械学習コンペティション『Kaggle』の魅力」(u++) 14:45 〜 15:00 休憩 15:00 〜 15:10 会場スポンサーLT(10分) 「カーナビプロダクトにおける機械学習事例」(masayuki5160) 15:10 〜 15:50 一般参加LT(各5分) 「タイトル未定」(HELLO CYBERNETICS) 「ベイズ学習に入門した話」(なつお) 「エッジAIの事例を簡単に試せる!Edge TPUとAI初心者」(ミソジ) 「人工知能の国際会議IJCAIの紹介」(神) 「AIを活用して作るWebサービス開発について」(2z) 15:50 〜 16:00 特別ゲスト講演(10分) 「ディープラーニングおじさんの話」(やまさん) 16:00 〜 17:00 懇親会 17:00 閉会・片付け 17:30 完全撤収 ※ 発表者敬称略 注意事項 イベントに関して 参加費500円を徴収しますが、懇親会の飲み物・お菓子代、イベント運営に必要な諸経費に使われるもので、営利目的のイベントではありません 申し込みの際は、アンケートに氏名・所属の記入をお願いしておりますが、これは会場提供下さるヤフー名古屋様の万一のための危機管理のために使用するものです。その他の目的に使用することは御座いません。 機材に関して 発表資料のPCはご持参お願いいたします(難しい場合は事前に運営まで連絡下さい) インターフェースは HDMI, DVI, VGA など揃っています(ケーブルは会場にあります) iPad用のケーブルもあります 会場について 受付にて記名と引き換えに名札をお渡しします。50Fフロア内では身につけていただけますようお願いします。 飲食は自由です。 会場内に自販機があります。最寄りは15Fのコンビニがあります。 50Fフロアには喫煙スペースはありません。15Fの喫煙所をご利用ください 受付は 14:00で締め切ります

12/1 (金)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。トヨタ自動車より約105億円の追加投資を受けたPreferred Networks の丸山先生のご講演、実際のChainer/Azureを使った製造業のお客様の深層学習取り組み紹介、主に製造業向けの深層学習・AIソリューションご紹介、マイクロソフトのオファリングのご紹介、といったアジェンダを予定しております。 日時:12/1 (金) 9:30‐12:20 場所:JPタワー名古屋 ホール&カンファレンス 愛知県名古屋市中村区名駅1-1-1 KITTE 名古屋3F 参加対象者 深層学習・AI 活用を検討されているユーザー企業の皆様 (今回は製造業向けがメインでございますが、ソリューションにご興味あればどなたでもご参加ください) 参加することで得られるもの ●深層学習が製造業にもたらす影響、最先端の事例 ●実際に使えるAIソリューション、その費用感、効果 ●各社からのオファリング、社内エンジニア教育プログラム タイムテーブル 時間 セッションテーマ 登壇者 9:00 受付・開場 9:30 開演 9:30-9:40 オープニング 日本マイクロソフト株式会社 9:40-10:10 実用化が進む深層学習の今 - 深層学習はインダストリアル IoT に何をもたらすのか?- 株式会社Preferred Networks 最高戦略責任者 丸山 宏 10:10-10:40 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 深層学習利活用のご紹介 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社倉又 淳 齋藤 進 10:40-11:00 満足度100% ディープラーニングハンズオンで始める AI 人材育成 株式会社キカガク 代表取締役社長 吉崎 亮介 11:00-11:10 休憩 11:10-11:30 深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例 株式会社Ridge-i 代表取締役社長 柳原 尚史 11:30-11:50 ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて 株式会社シグマクシス AI & アナリティックス マネージャー新井克人 11:50-12:10 人工知能による生産性向上の事例ご紹介 株式会社ALBERT 執行役員 データ分析部 部長 シニアアナリスト 安達 章浩 12:10-12:30 Microsoft の AI ソリューションアップデート&オファリングのご紹介 日本マイクロソフト株式会社 事業開発 マネージャー(深層学習) 廣野 淳平

5/24 (水)

概要 Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術を最新ビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたイベントです。 日時:5/24(水)の19:30-21:00 場所:ウインク愛知 11階 1103会議室(http://www.winc-aichi.jp/access/) その他:お飲み物と軽食をご用意しております。 タイムテーブル(仮) 時間 セッションテーマ 登壇者 19:00 開場 19:30 開演・オープニングトーク 19:30-19:40 進化するChainer Preferred Networks : 海野 裕也 19:40-19:50 PaintsChainerで創るクリエイティブの未来 Preferred Networks : 米辻 泰山 19:55-20:15 Aerial Robotics at Microsoft Research Microsoft Research : Shital Shah 20:15-20:25 Special Announcement Preferred Networks : 丸山 宏、Microsoft : 田丸 健三郎 20:25-20:35 お楽しみ抽選会 Microsoft Presents 20:35-20:55 歓談 21:00 終了