Machine Learning for Artists もくもく会 2016 Aug

2016/08/06(土)16:00 〜 18:30 開催

ブックマーク

#Python, #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	9人／定員15人

イベント内容

開催背景

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。

vol.1の様子

写真1	写真2	写真3

Machine Learnining for Artists もくもく会@渋谷dots 20160416 // Speaker Deck

vol.1で参加者がやっていたこと
- scikit-learnを触ってみる
- openframeworks+ TensorFlowによる手書き数字文字認識
- ディープラーニングの入門記事を読む
- 論文を読む
- Unity
  - Evolving Virtual Creatures
- 国旗画像のクラスタリング
  - k-means

vol.2の様子

vol.2で参加者がやっていたこと
- text2Image
- tensorflowの導入とチュートリアル
- ドラムの短い単音を使い音の生成
- synptic.jsのコードを読んでいた
- deep dream generator
- アヤメのデータを使って特徴を出す
- Image Regression

タイムテーブル

時刻	内容
~16:00	受付
16:00-16:15	簡単な挨拶、各自自己紹介
16:15-17:45	もくもく集中(集中するために90分にしてます)
17:45-	やったことを簡単に発表
18:20-	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。

ML4Aもくもく会　やることのヒント - Qiita

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。

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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

time	content
~16:00	reception
16:00-16:15	simple greeting, their self-introduction
16:15-17:45	Mokumoku concentration(You have 90 minutes in order to concentrate)
17:45-	presentation if you want
18:20-	finish