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X-WR-CALDESC:【大阪】KANSAI AI PUB（関西×人工知能×場）2024/0
 5/08 #AIMTG
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SUMMARY:【大阪】KANSAI AI PUB（関西×人工知能×場）2024/05/08 
 #AIMTG
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/94341
 9?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一般聴講枠：500円\n学
 生聴講枠：無料\n登壇枠：無料\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）\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\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@imvisionlabs\nICPレジストレーション
 を利用した 3次元点群の位置合わせについて\n10分\n\n\n@
 kanasann1106\nOpenAIとLangChainを活用したジェンダーバイア
 ス解消ツール「バイアスチェッカー」を作った話\n10分
 \n\n\n@1ft_seabass\nIBM watsonx.ai で設備制御向けのオン・オ
 フの JSON 生成のプロンプトを作った話\n10分\n\n\n登壇者
 募集中！\n\n10分\n\n\n\n※登壇ご希望の方は「オンライ
 ン登壇枠」にお申し込みいただき、お話予定のタイト
 ルをこのページの一番下にあるフィード（コメント）
 欄にコメントしてください。（仮タイトルでもOKです
 ）\n※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。\n別
 会場イベントページ\n\n#大阪駆動開発 from 大阪\n#大阪
 駆動開発関東支部 from 東京\n#DeepLearningOsaka from 大阪\n#Do
 MCN from 北海道\n#ARコンテンツ作成勉強会 from 福岡\n#KumaM
 CN from 熊本\n#神戸駆動開発 from 神戸\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）\nDiffusion
 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\nResponsible
  AI（責任あるAI）\nXAI（説明可能なAI）\nAnaconda\nPandas\nPy
 Torch\nTensorFlow\nJupyter Notebook\nGoogle Colabolatory\nLangChain\nAmaz
 on AWS\nIBM Watson\nGoogle Cloud / DeepMind\nMicrosoft 365\nMeta Research
 \nNVIDIA\nOpenAI\nAnthropic\nPreferred Networks\nTransformer\nBERT\nGPT-3
  / 4\nCodex\nDALL-E\nPaLM\nGemini\nGPTs\nClaude\nAlphaFold2\nStable Diffu
 sion\nKaggle\nCVPR / IEEE\n推薦システム\nGBDT\nセッションベ
 ースレコメンデーション
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