開催場所

Google Meet
こちらのURLのページを開いた後に参加をリクエストをクリックしてください。当日の7時45分以降に承認され勉強会に参加できます。
https://meet.google.com/mwy-aqvu-jkv

HAIMの紹介

HAIM ( 北陸AI&MeetUp )は人工知能や機械学習に関心があればどなたでも参加できます。最近は機械学習に限らず、自由にITに関することを語り合っています。
HAIMのSlackがあるので興味があればご参加ください。勉強会の企画についてオープンに話し合っています。
https://join.slack.com/t/haim55/shared_invite/zt-huhu9v4g-F0lD0Ss232kFlkoGHAcqXg

運営プレゼン1 Docker初歩　ハンズオン 30分（+5分　質問タイム）（発表者　山本）

システム開発において開発環境の作成が大変だと思ったことはありませんか？いざ、時間をかけて各種ライブラリのインストールを行い環境構築を行っても、ライブラリのバージョンの違いやOSの違いにより動かないことがあったりします。 それらの悩みが、Dockerを用いて仮想環境を作成することで解決できます。今回はそのDockerの仕組みの解説を行い、ブラウザでLinuxが使えるKatacodaを用いて初歩的なコマンドを参加者が実際に手を動かしながら学ぶことができます。

ハンズオン用の教材
利用するにはTwitterまたはgoogleのアカウントなどでログインをする必要があります。
https://katacoda.com/ydaigo/scenarios/docker

参加者プレゼン1 機械学習モデルの検証 15分 （+5分　質問タイム）　(発表者　Kuriharaさん)

学習モデル作成後の検証工程がなんで必要か、検証のやり方、データの用意の仕方、実装方法。

運営プレゼン2 データ分析に役立つ「仮説の検定」超入門 15分（+5分　質問タイム）（発表者　上野）

棒グラフを書いたり、折れ線グラフを書いたり、データを元に調査・分析・評価する方法としては様々なものがあります。しかしながら、これらは「定性評価」と呼ばれる手法であり、分析者の主観が入りがちな手法です。今回は、「定量評価」の手法の一つである「仮説の検定」と呼ばれる手法について、紹介させていただきます。（私自身も勉強中なので、一緒に学んでいけたらと思います。）

運営プレゼン3

発表者の方へ

参加者の方に10分の発表枠を設けています。①発表者枠で参加申し込みいただき、②「イベントへのお問い合わせ」またはHAIMのSlackのgeneralのチャンネルにタイトルと発表内容を記載していただければと思います。内容は、ほんの少しでも人工知能や機械学習・数学（ハードウェアもOK!）と関係あれば何でもよいので、是非遠慮なくご応募ください。

タイムテーブル

お願い

細かいかもしれませんが下記の御協力お願いします。

• 発表内容は機械学習に少しでも関係があり、かつ社会常識(誹謗中傷は無しetc)を守っていただければ幸いです。
• 仮で良いので発表タイトルと概要を主催者まで連絡お願いします。所属等の個人情報に関わる部分は記載しないようにしますが、問題無ければ主催者へ連絡（connpassに記載のコメント、slackなど）をお願いします。
• 発表中に主催者から時間の告知(タイムキーパー)があります。
• 発表時の資料は可能であれば後日で良いので公開しconnpassページより告知お願いします。なお、強制ではありませ