BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:DLLAB Engineer Days Day1: Hands-on X-WR-CALNAME:DLLAB Engineer Days Day1: Hands-on 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:748288@techplay.jp SUMMARY:DLLAB Engineer Days Day1: Hands-on DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191006T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191006T200000 DTSTAMP:20260426T114717Z CREATED:20190830T142701Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74828 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nDeep Learning La b（DLLAB）について\nDeep Learning Lab とはディープラーニ ングの実社会での活用を推進するコミュニティです。 先端技術を実際のビジネスに応用するべく、技術とビ ジネスの両面に精通したプロたちが毎月の勉強会や教 育活動をベースに、ニーズに合わせた最適な技術を選 択し開発した事例や最新技術動向の情報発信を行い、 ソリューション検討を具体的に行えるようにします。 マイクロソフトとPFNの協業から生まれました。​コミ ュニティご紹介資料はこちらです。\nDLLAB Engineer Days Day 1 Hands-on\n過去、アルゴリズム自体の研究と精度に大き な注目が集まってきましたが、ディープラーニングの 実社会での活用には様々な技術要素が必要です。どう やってデータを集め、アノテーションし、蓄積するの か。学習済みモデルをどうやってシステムに組み込み 、どのような環境（クラウド？エッジならどのチップ ？）で動かすのか。データドリブンな機械学習システ ムをどうやって継続的に運用していくか。また市場に 枯渇している機械学習関連エンジニアの育成も大きな ブロッカーです。\n本イベントでは、複数の企業や団 体にご協力頂き、深層学習の実社会での活用に必要な 技術領域を学べるハンズオンを開催します。また、2日 目はカンファレンスを開催しております。こちらも併 せてご参加ください。\nイベントスポンサー残り2枠募 集中！！\nDay2のカンファレンスにて、今回のイベント テーマに合った技術セッションとブースを持っていた だけるスポンサーを募集しております。ご興味ある会 社さまはこちらをご参照のうえ、お申込書をご提出く ださい。\nDay1 全体スケジュール\n日時 2019年10月6日（ 日）12:00 開場、ハンズオン 18:00 終了 懇親会 20:00 まで\ n会場 日本マイクロソフト 品川オフィス 31F マップ\n費 用 4500円(税込)（当日現金不可、コンパス集金は事務局 の株式会社中外が代行します。)\n当日はConnpassの参加 票（携帯の画面で結構です）と名刺2枚をお持ちくださ い。\n下記ハンズオンから一つ選びお申込みしていた だきます。\n\n\n\nタイトル\nハンズオン詳細\n講師\n\n\n\ n\nPOS協調フィルタリング分析 on Azure Databricks\n本ハンズ オンでは小売業で用いられる実データである POS デー タ（商品の販売・支払いが行われる際のその商品に関 する価格、製品情報といったデータ）を使用して、デ ータ分析、機械学習モデルの構築、そしてその訓練済 みモデルの活用までを一気通貫して、学ぶことができ ます。 実データを取扱う際には一般的に、基礎的なデ ータに対する知識が求められますが、POS データ分析に 関する基礎的な知識もハンズオン中にご紹介するため 、普段小売業と関連がない方でも安心して参加するこ とができます。また、本ハンズオンではビッグデータ を高速に分散処理することのできる環境である Azure Dat abricks を用いて解析を行います。ビッグデータの取り 扱い環境について学びたい方にもオススメのハンズオ ンです。▼学べること- Azure Databricks の基礎的な使用方 法、データの可視化方法などを理解することができま す。- 基礎的な SQL の文法を理解して、データ操作を行 うことができます。- PySpark を用いてレコメンドのアル ゴリズムである協調フィルタリングの実装方法を理解 することができます。▼こんな方が対象です-Python、SQL の初学者だが、機械学習の基礎から活用までをプログ ラミングを通して理解したい方- Azure Databricks を用いて 、クラウドでの分散処理を体感したい方- ビッグデー タを用いてのレコメンドのアルゴリズムの実装方法を 理解したい方▼必要な事前準備- Azure Portalへの登録（ ハンズオンで使用するためクレジットカード登録まで お願いします。） - 事前にAI、ディープラーニングの 理解を深めたい方は下記から申し込み、動画をご確認 ください- 事前予習動画（補足）：こちらのフォーム にご回答ください。▼持ち物- PC- お名刺\n株式会社キ カガク 西沢さん/ Retail AI研究会 今村さん\n\n\n自動機械 学習 AutoML + 要因探索 ハンズオン\n機械学習を使って色 んな問題を解きたいけど、人材やスキル不足が課題で なかなか前に進まない…そんな状況から脱出しません か？Azureは機械学習の民主化を実現するプラットフォ ームを提供しています。本ハンズオンでは、マウス操 作による簡単な要因探索、また自動機械学習を利用し て高速にプロトタイプを構築するプロセスをご体感頂 きます。今回は Azure Machine Learning service の自動機械学 習 (Automated Machine Learning) や PowerBI の要因探索機能 (Key I nfluencers) を中心に利用します。Azure Machine Learning によ るモデルの解釈方法についても言及します。▼学べる こと- 自動機械学習によるモデリング方法- 機械学習に よる要因探索のメソッド - BlackBoxな機械学習モデルの 解釈方法▼こんな方が対象です- 機械学習の概要は理 解しているけどなかなか一歩踏み出せない方- Azure の データ分析サービスについて理解したい方-分析業務を もっと高速 & 効率的に進めたい方▼必要な事前準備- Az ure Machine Learning service の環境を構築しておくこと (構築 方法はこちらを参照)- Power BI Desktop をインストールし ておくこと (無料ダウンロード)- 機械学習、Pythonの基 礎知識 (事前予習:機械学習概論\, Python入門)\nMicrosoft 女 部田さん\n\n\nJetson Nanoを用いたAIエッジ アプリケーシ ョン実装に必要な基礎を学ぶハンズオンセミナー\n世 界中でディープラーニングの社会実装が着実に進んで いる今日、日本では製造業や小売業といった現場にお けるエッジコンピューティングでのAIの活用が期待さ れております。また、そのような分野でのAIソリュー ションの推進が技術立国日本復活の鍵であるともいえ ると思います。このセミナーでは安価で使いやすい、 しかしながら本格的なディープラーニングの実装が可 能なNVIDIA Jetson Nanoを用いてAIエッジ アプリケーション の開発に必要な一連の基礎を学べるハンズオンセッシ ョンを提供します。▼学べること• Jetson Nano とカメ ラの設定• 分類モデル構築のための画像データ収集 • 収集した画像データのアノテーション• 自分 で収集してアノテーションしたデータを用いてニュー ラル ネットワークのトレーニングを行い、独自のモデ ルを作成• 作成したモデルをJetson Nano にデプロイし て推論を実行▼こんな方が対象です• 当日Jetson Nano を含む、カメラや電源といったハンズオンに必要なハ ードウェアを購入する方、もしくはすでにお持ちのJets on Nanoとカメラや電源といったハンズオンに必要なハー ドウェアを持参できる方(Jeston Nanoセットを購入される 方は別途20\,000円を現地でお支払いください)• Jetson Nanoでディープラーニングを活用したアプリケーション 開発のための基本を学んでみたい方▼事前準備• ど なたでも参加できる初心者向けのハンズオンセッショ ンです• ノートPC持参• その他の詳細事項は後日 別途ご連絡いたします\nNVIDIA 橘さん\n\n\nChainerRLとマイ ンクラフトで深層強化学習ハンズオン\nChainerRLとマイ ンクラフトをシミュレーター環境として深層強化学習 のハンズオンを行います。強化学習の環境として用い るのは今回新たに開発が進められている MineRL です。 現在、MineRLを活用したNeurIPS 2019 : MineRL Competitionが行わ れおり、DLLABでも目指せ NeurIPS 2019 : MineRL Competitionとい うチュートリアルイベントを開催しております。今回 はこのコンテストで活用されいるMineRLを利用してハン ズオンを行います。環境設定をして、pretrainedモデルを 使って動作させることをゴールとしています。▼学べ ること - 深層強化学習のざっくりした仕組み - ChainerRL とMineRLの使い方・環境設定 - 強化学習の工夫するポイ ント ▼こんな方が対象です- 深層強化学習を簡単に始 めてみたい方 - マインクラフトで強化学習をすること に興味がある方 - ChainerRLを使ってみたい方▼事前知識 ・準備- ノートPC持参 - ご自身でDockerを動かすことがで きるノートPC or クラウドインスタンス等の計算機をご 用意していただきます - 基本的に作業はCUIを使って行 います\nChainer User Group 梅澤さん\n\n\nCustom visionを利用し たインテリジェントエッジの実装の基礎\nインテリジ ェントエッジの概要やメリットの説明をします。実際 にインテリジェントエッジを実現するためのサービス であるIoT EdgeとCognitive service containersの一つであるCustom visionを利用して、RassberrypiとWebCAMを利用した画像のエ ッジ処理までの基礎から実装までを学べます。▼学べ ること-インテリジェントエッジの概要とメリット-IoT E dgeとCustom visionの基礎的な使用方法-エッジデバイスへ のCognitive serviceの組み込み方▼こんな方が対象です-エ ッジインテリジェンスがどういったものか知りたい方- Azure cognitive services containersの基礎について知りたい方- 聞くだけでなく実際に手を動かして仕組みを知りたい 方▼必要な事前準備- 基礎から教える初心者向けのハ ンズオンセッションです- Azureアカウント（ハンズオン で使用するためクレジットカード登録済のもの。）- Az ure portalを動かすことが出来るノートPC\n株式会社アー ルジーン 山本さん\n\n\n\nイベントスポンサーありがと うございます！\n\n\n\n\nCompany\nWeb\n\n\n\n\n株式会社アイ デミー\nhttp://aidemy.net\n\n\n株式会社アクセル\nhttps://ailia .jp/\n\n\nIdein株式会社\nhttps://idein.jp\n\n\n株式会社オプテ ィム\nhttps://www.optim.co.jp\n\n\nDefinedCrowd Japan 株式会社\nhtt ps://www.definedcrowd.com/\n\n\n株式会社電通国際情報サービ ス\nhttps://www.isid.co.jp/\n\n\n株式会社トレタ\nhttps://toreta.i n/jp/\n\n\n日鉄ソリューションズ株式会社\nhttps://www.nssol. nipponsteel.com/\n\n\n株式会社バオバブ\nhttp://baobab-trees.com/\ n\n\n富士フイルム株式会社\nhttps://fujifilm.jp/\n\n\n株式会 社Ridge-i\nhttps://ridge-i.com/\n\n\n一般社団法人リテールAI研 究会株式会社キカガク\nhttps://retail-ai.or.jp/https://www.kikag aku.co.jp/\n\n\n日本マイクロソフト株式会社\nhttps://www.micr osoft.com/ja-jp/\n\n\n\nメディアスポンサーありがとうござ います！\n\n\n\n\nMedia\nWeb\n\n\n\n\nIT Search+(アイティーサ ーチプラス)\nhttps://news.mynavi.jp/itsearch/\n\n\n@IT(アットマ ークアイティー)\nhttp://www.atmarkit.co.jp/\n\n\nEnterpriseZine( エンタープライズジン)\nhttps://enterprisezine.jp/\n\n\nZDNet Ja pan(ジーディーネットジャパン)\nhttps://japan.zdnet.com/\n\n\n JBpress(ジェービープレス)\nhttps://jbpress.ismedia.jp/\n\n\nThink IT(シンクイット)\nhttps://thinkit.co.jp/\n\n\n東洋経済オン ライン(トウヨウケイザイオンライン)\nhttps://toyokeizai.ne t\n\n\nビジネス＋IT(ビジネスプラスアイティー)\nhttps://w ww.sbbit.jp/\n\n\nLedge.ai(レッジエーアイ)\nhttps://ledge.ai/\n\n\ nログミーTech(ログミーテック)\nhttps://logmi.jp/tech\n\n\n\n イベント収支\n今回のイベントの収支情報はこちらに 記載しております。\n最後までお読みいただきありが とうございました。 LOCATION:日本マイクロソフト株式会社 東京都港区港南 2-16 -3 URL:https://techplay.jp/event/748288?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR