機械学習 名古屋 分科会

機械学習名古屋 勉強会の分科会です。
この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。

• 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人
• 機械学習（Deep Learning）の 理論を知りたい 人

（最新動向・実践等は、通常会（次回：2018/02/03（予定））で扱います）

今回は、Yahoo! JAPAN との共催です。 Yahoo! JAPAN のデータ＆サイエンス事例の発表と軽食と飲み物をご用意した懇親会 を用意しました。

ぜひ、ご参加ください。

『ゼロから作る Deep Learning』読書会

分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。
今回は『8章 ディープラーニング』です。読書会は今回で終了の予定です。

進め方

• 参加者でさらっと読み合わせる（担当者は決めずその場で回し読み）
• Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする（ハンズオン）
  • この章ではコードは（ほぼ）出てこないので、今回はハンズオンはありません。
• みんなで疑問点を質問、解消していく
• 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる

Yahoo! JAPAN による事例発表

Yahoo! JAPANのデータ＆サイエンス事例を２例発表いたします

「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」

世界最先端技術「液浸（えきしん）」スパコン「kukai（空海）」を紹介します。 この発表は「kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ 」はYahoo! JAPAN Tech Conference 2018の内容を事前に名古屋で先行して紹介する企画です。

「PredNetによる混雑レーダの未来予測」

名古屋オフィスのエンジニアからYahoo! MAPアプリの一機能である混雑レーダの混雑予測をDeep Learningにて取り組んだ内容を発表いたします。

懇親会

分科会終了後（20:30ごろ予定） に同会場で懇親会を行います。軽食、飲み物をご用意しております。 参加者の交流の機会としてぜひご活用ください。

内容

	補足
会場について	ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項
ゼロから作る Deep Learning 第8章の読み合わせ	適宜疑問点の質問も受付
（休憩）	20:00 までに1回休憩を挟む予定
発表1	PredNetによる混雑レーダの未来予測 Yahoo! JAPAN ID統括本部 三木 勇磨
発表2	kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ Yahoo! JAPAN データ&サイエンスソリューション統括本部 テクニカルディレクター 角田 直行
LT	希望者がいれば※1
連絡事項
懇親会	軽食と飲み物（アルコールを含む）を提供いたします

※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。

会場

• Yahoo! JAPAN 名古屋オフィス 会議室
• 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F（地図）
• JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅　徒歩5分（地下鉄1番出口から）

注意事項

• できる限り18:20～18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。
• 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。
• 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。
• 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。
• 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。
  • 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索
• 無線LANの提供はあります。
• 大画面モニタはあります。

今後の予定

• #11 （未定）