BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Machine Learning for Artists もくもく会 X-WR-CALNAME:Machine Learning for Artists もくもく会 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:585038@techplay.jp SUMMARY:Machine Learning for Artists もくもく会 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20160416T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20160416T163000 DTSTAMP:20260407T231903Z CREATED:20160403T064136Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/58503 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n背景\n\nEnglis h is below.\n\n昨今、ディープラーニングの発展は目覚ま しく毎日何かしら関連ニュースを聞くようになりまし た。\n\nまたTensorflowやChainerなどのニューラルネットワ ーク構築フレームワークの利用者が増え、Googleがクラ ウドでディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」 を発表するなど、個人でもMachine Learningを行う環境が整 いつつあります。\n\nそのような背景の中、今までは機 械学習の研究者や一部のエンジニアのみが機械学習を 用いてアプリケーションを作っていましたが、これか らはフロントエンドエンジニア、デザイナーやアーテ ィストの方が機械学習の技術を使って新しいものを作 る事例が増えるのではないでしょうか。\n\n新しい表現 を生み出したり、新しい「ものの見方」を提供するよ うなクリエティブなものを作ってみませんか?\n\n対象 者\n\n\n新しいものを作りたい方\nアート分野におけるMa chine Learningの活用に興味がある方\n未知の分野でClassific ationや回帰分析を行ってみたい方\n周りにMachine Learning を興味のある方がおらず情報共有の場が欲しい方\nプ ログラミングに興味がある学生、表現に興味のある美 大生\n\n\nもくもく会とは\n\nもくもく会とは自習メイン の勉強会のことです。もくもくは「黙々」に由来しま す。\n\nタイムテーブル\n\n\n~14:00 受付\n14:00-14:15 簡単な 挨拶、各自自己紹介\n14:15-15:45 もくもく集中\n\n集中す るために90分にしてます\n\n\n\n15:45- やったことを簡単 に発表\n16:20- 撤収\n\n\n何をすればよいの?\n\nMachine Learni ngに関することなら、なんでもOK。\n\n何をしたら迷う 方もいるかと思い、参考までにヒントを書いておきま す。\n\n\nやることのヒント\n\nTensorflowチュートリアル やってみる\n\nPythonの環境設定\nMNIST\n\n\n\nAPIを使って何 かしたい方\n\n(主に)ディープラーニングの成果を利用 したAPI集(自分用) - Qiita\nGoogle Cloud Platform\n\nGoogle Cloud Vi sion API\nGoolge Cloud Speech API\nGoogle Cloud Translate API\n\n\n\nBot を作成\n\nマルコフ連鎖、RNN\nTwitter API\n\n\n\n\n\n\nオンラ イン学習サイト\n\nMachine Learning - Stanford University | Courser a\nMachine Learning for Musicians and Artists | Kadenze\n\n\n\nGitXivを 読む\n\ngit cloneして動かしてみる\n論文読んでみる\n\n\n\ n参考記事を読む\n\n【随時更新】アート系のMachine Learni ng情報まとめ - Qiita\n人工知能が作った画像?! 誰かに話 したくなるディープラーニング事例まとめ - Qiita\nウェ ブで実行できるJavascript製ニューラルネットワークのラ イブラリ - Qiita\n深層学習フレームワークChainerの勉強 に役立つページのまとめ - Qiita\n\n\n\n\n\n\n\n\n何のプロ グラミング言語を使うの?\n\n特に指定はしていないで す。\n\nメディアアート制作で使われることが多いopenFr ameWorks\, Processingなども歓迎です。\n\n主催者情報\n\nnaoya shigaは機械学習を趣味で勉強し始めたデザイナーです 。機械学習ビギナーです。\n\nお問い合わせ\n\nお問い 合わせは主催者@naoyashigaまでご連絡ください。\n\nSlack\n \n「Machine Learning for Artists」のSlack作りました。\n\nJoin Ma chine Learning For Artists on Slack!\n\nFacebook\n\nFacebook Group\n\nFac ebook Page\n\nBackground\n\nI hear the news about deep learning eveyday. Neural network frameworks such as Tensorflow or Chainer are very popular now. Google launch Cloud Machine Learning. I think it is easier to try ma chine learning in your hobby project.\n\nNot only researchers and machine learning expert enginner but also front-end enginner\, designer and arti st use machine learning. In the future\, there are many new ideas. Why no t create cool stuffs?\n\nParticipant\n\n\nthe person who want to create a new one\nthe person who are interested in machine Learning for art\nthe person who want to do classification and regression analysis in an unknow n field\nthe person who are looking for friends like machine learning\nSt udents who study programming or art.\n\n\nTime\n\n\nTo 14:00 reception\n1 4:00 to 14:15 simple greeting\, their self-introduction\n14:15 to 15:45 M okumoku concentration\n\nYou have 90 minutes in order to concentrate\n\n\ n\n15: 45- presentation if you want\n16: 20- finish\n\n\nWhat can you do? \n\nIf machine Learning\, everything OK.\n\nI think whether there is also those who get lost what to you\, and write the hints for reference.\n\n\ nTry Tensorflow tutorial\n\nprepare Python env\nMNIST\n\n\n\nIf you want to do something with the API\n\n[(Mainly) API collection of using the res ults of the deep learning (for myself) - Qiita] (http://qiita.com/shngt/i tems/966799cc3f7c77a6fa17)\n[Google Cloud Platform] (https://cloud.google .com/products/machine-learning/)\n\nGoogle Cloud Vision API\nGoolge Cloud Speech API\nGoogle Cloud Translate API\n\n\n\nCreate a Bot\n\nMarkov cha in\, RNN\nTwitter API\n\n\n\n\n\n\ne-learning site\n\n[Machine Learning - Stanford University | Coursera] (https://www.coursera.org/learn/machine- learning)\n[Machine Learning for Musicians and Artists | Kadenze] (https: //www.kadenze.com/courses/machine-learning-for-musicians-and-artists/info )\n\n\n\nRead [GitXiv] the (http://gitxiv.com/)\n\nTry to git clone\nread ing paper\n\n\n\nRead the reference article(Japanese sorry...)\n\n[[Updat ed from time to time] Machine Learning information summary of the art sys tem - Qiita] (http://qiita.com/naoyashiga/items/35b2a66e7fdb6f2503fe)\n[I mage of artificial intelligence has created deep-learning case collective ly want to talk to someone -?! Qiita] (http://qiita.com/naoyashiga/items/ 8f20716810521cf257d8)\nLibrary of Javascript made neural network that can be run on the web - Qiita] (http://qiita.com/naoyashiga/items/d5379a96ee ae189135c6)\n- 深層学習フレームワークChainerの勉強に役立 つページのまとめ - Qiita\n\n\n\n\n\nWhich programming language?\n \nI do not particularly specified.\n\nMedia Art production is often used in openFrameWorks\, Processing is also welcome.\n\nOrganizer information\ n\nnaoyashiga is a designer who began to study the machine learning as a hobby. I'm beginner.\n\nContact Us\n\nPlease contact contact organizer [@ naoyashiga] (https://twitter.com/naoyashiga).\n\nSlack\n\nWe made Slack o f "Machine Learning for Artists".\n\n[Join Machine Learning For Artists o n Slack!] (Https://ml4artists.herokuapp.com/)\n\nFacebook\n\nFacebook Gro up\n\nFacebook Page\n LOCATION:TECH PLAY SHIBUYA 東京都渋谷区宇田川町20-17 NMF渋谷公 園通りビル 8F URL:https://techplay.jp/event/585038?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR