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X-WR-CALDESC:【大阪】KANSAI AI PUB（関西×人工知能×場）2024/0
 3/13 #AIMTG
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SUMMARY:【大阪】KANSAI AI PUB（関西×人工知能×場）2024/03/13 
 #AIMTG
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93575
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n毎月第2水曜
 日20時〜開催！\n\n\n\n\n\n\n\n自由な雰囲気で「AI（人工
 知能）」「LLM（Large Language Model）」「機械学習（Machine 
 Learning）」「深層学習（Deep Learning）」などに関心のあ
 る人が集まる\n激ゆる交流イベントが帰ってきました
 👏\nPUBと聞くと酒場のイメージがありますが、\n語源
 は「Public House＝公共の家」だそうで、英国を中心に発
 達した文化のひとつです。\n交流や情報交換を楽しむ
 人々にとっては、心の寄り処にもなっているそうです
 。\n宅飲みのノリでお酒を交えながら名刺交換したり
 楽しくLTを聞いたりというかんじで、\n和やかな時間を
 お過ごし頂ければと思います。\n「AI」「LLM」「機械学
 習」「深層学習」に関心を持つ方であれば、どなたで
 もお越し頂けます。\nスキル、役職、業種、国籍、性
 別、年齢関係なく、お気軽にお越しください。\n前回
 のイベントの雰囲気（Twitter）\n前回のイベントのオン
 ライン上の雰囲気（YouTube）\n参加するメリット\n参加
 人数を絞っていますので、「AI」「LLM」「機械学習」
 「深層学習」に関心を持つ者同士で顔の見える関係が
 構築できます。\n情報共有や名刺交換等を通じて仲間
 を増やしつつ、関西からイノベーションを巻き起こし
 ましょう！\n参加可能な方\n・「AI」「LLM」「機械学習
 」「深層学習」の開発や普及に携わる大学や研究機関
 、企業や団体の皆様\n・「AI」「LLM」「機械学習」「深
 層学習」の開発に関心を持つエンジニア、データサイ
 エンティスト、デベロッパー、学生など\n・「AI」「LLM
 」「機械学習」「深層学習」を学びはじめた初心者・
 学生の方、大歓迎です！\n料金\n一般枠：500円\n※会場
 代に充当されます。\nコンテンツ\n※入退場自由です。
 19:45以降のお好きな時間にご来場＆ご退出ください。\n
 ※19:45より前に到着されても、会場は空いていません
 。\n\n19:45 オープン\n・名刺交換（ネットワーキング）
 や雑談でお楽しみください。\n\n20:00 LT（発表）を聞く
 時間\n・AIミーティングのパブリックビューイングを行
 います。\n・登壇されたい方は、現地会場から発表し
 ていただくことが可能です。\n本イベントとAIミーティ
 ングの「オンライン登壇枠」の両方にお申し込みくだ
 さい。\n\n21:30 ドリンクを片手に名刺交換（ネットワー
 キング）の時間\n\n22:00 おひらき\n発表内容\n\n\n\n発表
 者\nタイトル\n時間\n\n\n\n\n@xinsuzuki\nAIニュースとか（今
 月のAIに関する情報共有）\n20分\n\n\n登壇者募集中！\n
 お話予定のタイトルをイベントページ下部の「フィー
 ド」欄にコメントしてください。（仮タイトルでもOK
 です）\n10分\n\n\n登壇者募集中！\nx\n10分\n\n\n登壇者募
 集中！\nx\n10分\n\n\n登壇者募集中！\nx\n10分\n\n\n\n※発表
 希望者はフィードより登壇タイトルをご連絡ください
 。持ち時間は原則10分です。チーム発表される場合は
 代表者1名がエントリーしてください。\n参加を希望さ
 れる方は・・・\n必ず事前にconnpassで参加申し込みをし
 てご参加ください。イベントの詳細については、後日
 リマインドメールをお送りしますので、必ずご確認く
 ださい。\n別会場イベントページ\n\n#大阪駆動開発 from 
 大阪\n#DeepLearningOsaka from 大阪\n#DoMCN from 北海道\n#ARコン
 テンツ作成勉強会 from 福岡\n#KumaMCN from 熊本\nパブリッ
 クビューイング会場設置可能な地方コミュニティ募集
 中！ここからお問い合わせください。\n\nキーワード\n
 アノテーション\nエッジAI\nオートエンコーダー\nコサ
 イン類似度\nサポートベクターマシン(SVM)\nニューラル
 ネットワーク（NN）\nボルツマンマシン\nマルチモーダ
 ルAI\nランダムフォレスト\nシグモイド関数\nステップ
 関数\nソフトマックス関数\n自動運転\n異常検知（故障
 予測）\n将来予測（売上・在庫・株価）\n量子コンピュ
 ーティング\nReLU関数\n損失関数\n活性化関数\n感情分析\
 n回帰分析\n画像認識\n音声認識\n自然言語処理（NLP）\n
 多層パーセプトロン(MLP)\n機械学習\n強化学習\n事前学
 習\n深層学習\n転移学習\n表現学習\n連合学習\n教師あり
 /なし学習\n特徴量\n強い/弱いAI\nDCAI（データ中心AI）\nD
 iffusionモデル\nGAN\nGenerativeAI（生成系AI）\nHCAI（人間中
 心のAI）\nLLM（大規模言語モデル）\nSelf-Attention\nSOTA\nRes
 ponsible AI（責任あるAI）\nXAI（説明可能なAI）\nAnaconda\nPa
 ndas\nPyTorch\nTensorFlow\nJupyter Notebook\nGoogle Colabolatory\nLangCha
 in\nAmazon AWS\nIBM Watson\nGoogle Cloud / DeepMind\nMicrosoft 365\nMeta 
 Research\nNVIDIA\nOpenAI\nPreferred Networks\nTransformer\nBERT\nGPT-4\nC
 odex\nDALL-E\nPaLM\nGemini\nAlphaFold2\nStable Diffusion\nKaggle\nCVPR / 
 IEEE
LOCATION:GPT-5.6 Room 大阪市北区本庄東1-18-8
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