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スポンサーさまご紹介
機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。
どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。

• 来栖川電算さま
  　会場費用全額と懇親会費用の一部負担
• 株式会社groovesさま
  　懇親会費用の一部負担

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勉強会について

前回同様、前半ハンズオン、後半発表（LT）の2部構成を予定しています。

1. CIFAR-10のハンズオン

CIFAR-10画像データセットは小さいサイズのカラー画像のデータセットです。

• 画像サイズは32 x 32px
• 10クラスの画像がそれぞれ6000枚、計60000枚の画像がある
• そのうち50000枚が学習データ、10000枚がテストデータ
• クラスはairplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck

今回はこのデータセットを題材に、TensorFlow/TensorBoard の使い方、CNN（畳み込みニューラルネット）の基本を抑えよう！というテーマでハンズオンを行います。

環境等

以下の環境を前提とします：

• Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨)
• TensorFlow v1.3.x 以降（なるべく最新）
• TensorBoard（任意、TensorFlow と同時にインストールされていればそれでOK）
• Jupyter notebook（任意、あると便利）

※TensorFlow 等は事前にインストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。
　（前回の勉強会で準備した Docker イメージ でもOK）

ハンズオン資料

• ハンズオン資料

2. 発表（LT）

何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。

• antimon2 (未定、たぶん Julia 関連)
• 《スポンサーLT》Forkwell サービスの紹介

時間割

《準備中》

会場について

※前回と会場が異なります。ご注意ください。

オフィスパーク伏見・りそな名古屋ビル 8B

• 地下鉄伏見駅直結！
• 飲食可能（ゴミはお持ち帰りください）
• Wi-fi なし（テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします）
• 電源あり（電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります）
• 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。

懇親会について

勉強会後に、懇親会を予定しています。
こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。
ぜひ、ご参加ください。