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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
• グルーブさま
  　懇親会費用の一部負担

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勉強会について

前半 GAN 勉強会、後半発表（LT）の2部構成を予定しています。

1. GAN 勉強会

今流行りの GAN について、みなさんどれくらいご存じでしょうか？
例えば、リアルな画像生成や、画風変換、音声の生成など、幅広い分野で応用されている機械学習の手法です。

今回はこの GAN について、実際に手を動かしてもらいながら、基礎的なところから解説していきたいと思います。
GAN に初めて触れる方も安心して参加していただけます。終わる頃には GAN とお友達になっていることでしょう！

レジュメ

1. GAN とは？
2. ギャラリー
3. 応用例
4. デモ

環境等

デモの実行環境は以下を想定しています。

• Python 3.x
• tensorflow 1.10.1
• tensorflow-hub 0.1.1
• pillow 5.2.0

インストールは

pip install tensorflow tensorflow-hub pillow

資料

GAN と親しもう！（機械学習名古屋第１7回勉強会）

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: Julia v1.0 の紹介(仮)
• ToshiakiSakurai: 転移学習の可能性を追いかけよう！
• kiyota: cycleGAN
• n-katsu: オレオレ機械学習ライブラリ構想

時間割

• 13:00-14:30 GAN 勉強会
• 14:30-14:40 休憩
• 14:40-15:00 Julia v1.0 の紹介（ @antimon2 ）
• 15:00-15:20 転移学習の可能性を追いかけよう！ （ToshiakiSakurai）
• 15:20-15:40 cycleGAN（kiyota）
• 15:40-16:00 オレオレ機械学習ライブラリ構想（n-katsu）
• 16:00-16:10 スポンサーLT（動画）（Grooves）

会場について

名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001

• 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グルーブ様が一部、負担をしていただけます。
ぜひ、ご参加ください。

申し込みはこちらからお願いします。

https://connpass.com/event/99739/

当日参加はできませんので、ご了承ください。

お問い合わせについて

お問い合わせのある方は、このページの「イベントへのお問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。

フィードからのお問い合わせには気付かずに返信ができない場合がありますのでご了承ください。