Machine Learning for Artists もくもく会

2016/04/16(土)14:00 〜 16:30 開催
ブックマーク
#Deep Learning, #TensorFlow, #機械学習, #もくもく会
参加枠申込形式参加費 参加者
一般
 先着順 無料 13人 ／ 定員10人
（キャンセル待ち3人）

イベント内容

背景

English is below.

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。

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。

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。

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?

対象者

  • 新しいものを作りたい方
  • アート分野におけるMachine Learningの活用に興味がある方
  • 未知の分野でClassificationや回帰分析を行ってみたい方
  • 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
  • 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

もくもく会とは

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。

タイムテーブル

  • ~14:00 受付
  • 14:00-14:15 簡単な挨拶、各自自己紹介
  • 14:15-15:45 もくもく集中
    • 集中するために90分にしてます
  • 15:45- やったことを簡単に発表
  • 16:20- 撤収

何をすればよいの?

Machine Learningに関することなら、なんでもOK。

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。

何のプログラミング言語を使うの?

特に指定はしていないです。

メディアアート制作で使われることが多いopenFrameWorks, Processingなども歓迎です。

主催者情報

naoyashiga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。

お問い合わせ

お問い合わせは主催者@naoyashigaまでご連絡ください。

Slack

「Machine Learning for Artists」のSlack作りました。

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Background

I 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 machine learning in your hobby project.

Not only researchers and machine learning expert enginner but also front-end enginner, designer and artist use machine learning. In the future, there are many new ideas. Why not create cool stuffs?

Participant

  • the person who want to create a new one
  • the person who are interested in machine Learning for art
  • the person who want to do classification and regression analysis in an unknown field
  • the person who are looking for friends like machine learning
  • Students who study programming or art.

Time

  • To 14:00 reception
  • 14:00 to 14:15 simple greeting, their self-introduction
  • 14:15 to 15:45 Mokumoku concentration
    • You have 90 minutes in order to concentrate
  • 15: 45- presentation if you want
  • 16: 20- finish

What can you do?

If machine Learning, everything OK.

I think whether there is also those who get lost what to you, and write the hints for reference.

  • Try Tensorflow tutorial
    • prepare Python env
    • MNIST
  • If you want to do something with the API
    • [(Mainly) API collection of using the results of the deep learning (for myself) - Qiita] (http://qiita.com/shngt/items/966799cc3f7c77a6fa17)
    • [Google Cloud Platform] (https://cloud.google.com/products/machine-learning/)
      • Google Cloud Vision API
      • Goolge Cloud Speech API
      • Google Cloud Translate API
    • Create a Bot
      • Markov chain, RNN
      • Twitter API
  • e-learning site
    • [Machine Learning - Stanford University | Coursera] (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
    • [Machine Learning for Musicians and Artists | Kadenze] (https://www.kadenze.com/courses/machine-learning-for-musicians-and-artists/info)
  • Read [GitXiv] the (http://gitxiv.com/)
    • Try to git clone
    • reading paper
  • Read the reference article(Japanese sorry...)
    • [[Updated from time to time] Machine Learning information summary of the art system - Qiita] (http://qiita.com/naoyashiga/items/35b2a66e7fdb6f2503fe)
    • [Image of artificial intelligence has created deep-learning case collectively want to talk to someone -?! Qiita] (http://qiita.com/naoyashiga/items/8f20716810521cf257d8)
    • Library of Javascript made neural network that can be run on the web - Qiita] (http://qiita.com/naoyashiga/items/d5379a96eeae189135c6)
    • - 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

Which programming language?

I do not particularly specified.

Media Art production is often used in openFrameWorks, Processing is also welcome.

Organizer information

naoyashiga is a designer who began to study the machine learning as a hobby. I'm beginner.

Contact Us

Please contact contact organizer [@naoyashiga] (https://twitter.com/naoyashiga).

Slack

We made Slack of "Machine Learning for Artists".

[Join Machine Learning For Artists on Slack!] (Https://ml4artists.herokuapp.com/)

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