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

ぜひ、ご参加ください。

（最新動向・実践等は、通常会（次回：第10回）で扱います）

参加枠について

現在、「一般参加」「サテライト1」「サテライト2」の3つの参加枠が存在します。

• どちらも会場は同じビルの同じフロア（別会議室）です。
• 司会進行は、大会議室側（一般参加枠側）で行います。収容人数とそれ以外に各参加枠の違いはありません。
• 各会議室は、TV会議システムで繋がっています。質疑応答等はリアルタイムにやり取りできます。
• 他枠の補欠の方で、空いているサテライト枠に切り替えたい場合、一旦参加申込をキャンセルして新しい枠で参加登録し直す必要がございます。自動で空いている枠への振り分け等はされませんのでご注意ください。

動画配信について

当日、Facebook Live を利用して勉強会の動画配信を行います。
参加出来なかった方も、ご自宅や職場で勉強会の様子をご覧いただけます（正常に視聴するには Facebook にログインする必要があるかもしれません）。
ライブ配信URLは当日、このイベントページおよびTwitterでお知らせします。
また動画は勉強会終了後、機械学習名古屋 の Facebookページ 内で視聴できるようになります。

※配信動画（録画）はこちらからご覧いただけます！
https://www.facebook.com/mlnagoya/videos/1751312885159587/

『ゼロから作る Deep Learning』読書会＋ハンズオン

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『2章 パーセプトロン』からです。

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）
• 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

ハンズオンについて

以下の環境を前提とします：

• Python 3.x 以上
• NumPy
• Matplotlib（グラフを表示するのに必要）
• Jupyter notebook（リアルタイムに打ち込みながら動作確認します）

以上の環境をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています！ぜひご利用ください！
（使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画（録画）を参考にしてください）

内容

※1 人数が多い場合は省略いたします。
※2 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

ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました！

• ヤフー株式会社 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18:30～18:50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
• PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。
• 無線LANの提供はあります。
• 大画面モニタはあります。