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2016/12/16(金) 18:30 開催
東京都 六本木一丁目

meetup app tokyo@2

基本情報

日 時: 2016/12/16(金) 18:30 〜 22:00
会 場: 株式会社gloops 5Fハングアウトフィールド
住 所: 東京都港区六本木一丁目四番五号 アークヒルズサウスタワー

イベント内容

開催概要

meetup app tokyo とは、 開発者のための有効な情報を共有できる集まりを目指しています!

東京開催の第2回のテーマは、一般的なニュースなどでもお馴染みの 「Deep Learning」について取り上げます

取り上げるフレームワークはこちら!

  • DIGITS
  • chainer
  • DSSTNE (変更致しました ※1追記参照)
  • The Microsoft Cognitive Toolkit
  • Tensorflow

実際に作っている人/使ってる人のお話を、金曜の晩にどどんと聞いちゃおう!という勉強会になります

プラス!

Deep Learning に関わっている方の展示の機会を提供する予定です
自分の作っている/関わっているフレームワークやサービスについて、宣伝しに来てください

展示について、有志の方をゆるく募集いたします
参加登録のコメントにその旨を記載して頂くか、
ハッシュタグ「#meetupapp」をつけてTwitterでつぶやいてください
完成品の必要はありません、取り組み中のもの、アイデアなどでもOKです

勉強会会場の隅に、展示用のテーブルを用意する程度の、簡素なブーススペースになります
展示用PC、紹介資料などを置くことが出来ます

営利目的のみの強引な勧誘、Deep Learningに無関係な製品の紹介はご遠慮ください
あくまで技術メインの紹介を心掛けて頂けますよう、みなさまのご協力をお願い致します

興味のある方は是非ともお気軽に参加してください(^^)/

講師、スタッフ一同、お待ちしております!

対象者

展示ブースについて

  • 自分の作っている/関わっているDeep Learningのフレームワークやサービスを紹介したいという方
  • 他の人がどのようにして Leaning に関わっているか、話を聞いてみたいという方
  • どんなサービスが世に公開されているのか知りたい方

セッションについて

  • DLが流行っているらしい…たしなみ程度の知識はつけておきたいな…という完全初心者の方
  • どんなフレームワークがあるのか情報収集したい方
  • 流行の技術に対する知的好奇心の旺盛な方

参加費

300円

  • 会場で提供するソフトドリンクや、開催に要した事務用品等の雑費に利用致します
  • 学生さんは無料です、学生証をお持ちください (ただし社会人学生は除く)

定員

120 名 (先着順)

主催者連絡先

遥佐保(はるかさお)
haruka.sao (あっと)gmail.com
@hr_sao

会場

最寄り駅は 東京メトロ南北線 六本木一丁目駅です
駅直結のアークヒルズサウスタワーにある gloops の会場にて開催致します

http://gloops.com/company/profile/

18時15分から受付予定です

お願い

  • 電源および無線 LAN は会場設置のものがありますが
    電源は数に限りがありますので、電源タップをお持ちの方は持参していただけると大変助かります
  • 会場での飲食は禁止ではありませんが、匂いの少ない軽食程度に留めて頂けると助かります

注意事項

  • 何かしらの勧誘、斡旋、営利活動が目的の方はご遠慮ください
  • Deep Learning の中・上級者には、物足りないセッション内容の可能性はあります
  • 展示ブースを設けていますが、誰も展示してくれない可能性はあります
  • (↑その場合、スタッフはDL初心者ですが、何か出す予定です!)

スケジュール

18:15-18:30 開場 / 受付開始

展示ブースタイム 18:30-19:15

  • Deep Learning についての展示タイムです
  • お茶やお菓子をつまみながら、自由に歓談してください

セッションタイム 19:15-21:50

19:15~ はじめのご挨拶 遥佐保

19:20~ Deep Learning初心者向けセッション

  • Deep Learningについての予備知識、用語など初心者向け解説
  • セッション情報記載予定

19:30~ DIGITS : DIGITSでディープラーニングを始めよう!

村上真奈 http://www.nvidia.co.jp/page/home.html

  • エヌビディア合同会社 ディープラーニングソリューションアーキテクト兼CUDAエンジニア

DIGITSはGPUを使い高速かつ簡単にディープラーニングのトレーニングをする為のシステムです。
最新のDIGITS5では、ディープラーニングを使った画像分類以外にも物体検出、領域分割など
様々な学習が行えるようになっています。
このセッションでは、GPUが何故ディープラーニングに必要なのかという所や
どのようなフレームワークがGPU対応しているのかを簡単にご紹介した後に
DIGITSのデモを行いながら、DIGITSでディープラーニングの学習を行う方法を紹介します。

20:05~ Chainer : Chainerでつくる簡単ニューラルネットワーク

齋藤真樹 http://chainer.org/

  • プリファードネットワークス株式会社 リサーチャー
  • 博士(情報工学)

Chainerは直感的にニューラルネットワークを設計して,
高速に学習を行うことを目指したオープンソースのPythonライブラリです.
キーワードは「柔軟性」.本セッションではChainerの利点であるパワフルな柔軟性について
簡単に紹介した後で,実際にChainerで学習を行うためのいくつかの方法について説明します.

20:45~ The Microsoft Cognitive Toolkit : 改めまして、Cognitive ToolKit です。

得上 竜一 https://blog.tottokug.com

  • Microsoft MVP for Data Platform

CNTKからCognitive ToolKitへ名前の変わったMicrosoftのDeepLearningフレームワーク

21:20~ Tensorflow : Python と Tensorflow と Deep Learning

ルイス・イアン (Ian Lewis) https://www.ianlewis.org/

  • Google Cloud Platform・デベロッパーアドボケート
  • PyConJP一般社団法人副代表理事

TensorflowはGoogleが開発して、社内でも使っているオープンソース機械学習ライブラリーです。
このセッションでTensorflowの使い方や特殊なところをご紹介させていただきます。


21:50~ クロージング

22:00 撤収

懇親会

終わりの時間が遅めなので、特に用意はしておりません
気の合う参加者同士でご自由に!

会場協力

gloops に提供して頂きました

追記

(※1) 2016/11/22 Amazon CTOの Werner Vogels が記載するブログにて
http://www.allthingsdistributed.com/2016/11/mxnet-default-framework-deep-learning-aws.html
今後AmazonはMXNetをDeepLearningフレームワークとして選択していくと明記されましたため
DSSTNEの紹介は取りやめることとしました
もし、DSSTNEの紹介を楽しみにしていた参加者がいらっしゃったのであれば、大変申し訳ありません
セッション内容変更が、告知後となりました旨、スタッフ一同、心よりお詫び申し上げます

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