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【2017年1月開催】人工知能・機械学習関連イベント&勉強会

2017年が始まります。 1月の人工知能・機械学習関連イベントや勉強会をまとめてみました。 既に満席のところもあるようですが、補欠登録からの繰り上がりも多いので諦めずに申し込みしてみることをお勧めします。 ※本記事への掲載をご希望のイベント主催者様いらっしゃいましたら、お気軽にご連絡ください! 1/11(水) 【学生&若手エンジニア向け勉強会】ディープラーニングの基礎 2017/01/11(水) 19:30 〜 21:30 サポーターズオフィス 東東京都渋谷区神泉町8-16 1/12(木) Jupyterで触れながら学ぶ機械学習速習会@Wantedly 2017/01/12(木)19:30 〜 21:30 ウォンテッドリー白金台オフィス 東京都港区白金台5-12-7 MG白金台ビル4階 1/14(土) 農業AIハッカソン 2017/01/14(土)10:00 〜 2017/01/15(日) 18:00 株式会社セラク 東京都新宿区西新宿7-5-25 西新宿(木村屋ビル) 機械学習論文読み会・懇親会 2017/01/14(土)14:00 〜 18:00 株式会社Nextremer 東京オフィス 東京都板橋区成増1-30-13 トーセイ三井生命ビル(7F) 1/16(月) Tech Night @ Shiodome # 2 2017/01/16(月)18:30 〜 22:00 汐留住友ビル 14F ソフトバンク新館汐留キャンパス 東京都港区東新橋1-9-2 (汐留住友ビル) ディープラーニング・ハンズオン @ Google 2017/01/16(月)19:00…

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第7回 Machine Learning 15minutes! 〜ディープラーニングだけがAIではない、成果の出せるAIの秘密〜

第7回 Machine Learning 15minutes! 今日は、12月17日(土)Machine Learning 15minutes! に参加してきましたのでレポートをお届けします。今回は実例が多く、AIの活用がどの程度まで進んでいるか知れるイベントになっていましたよ。 参加してきたイベントはこんなイベント! 株式会社メンバーズキャリア様主催 第7回 Machine Learning 15minutes! 「Machine Learning 15minutes!」は、「機械学習」について「15minutes以内」で語るLTを6~9人程度で行い、DeepLearningなどの先端的な事例、強化学習などの流行している技術、ビジネスへの応用例など、様々な角度から機械学習についての知見を広げ、LT終了後の懇親会でネットワーキングを行うイベントです。 東京大学(講師) 牛久 祥孝【Deep Learningによる視覚・言語融合の最前線】 画像キャプションの自動生成 from 祥孝 牛久 東京大学で講師をされている牛久さんからスタート。 画像キャプションの技術紹介を実例を基に説明していただきました。 写真であれば、どんな写真なのか、それっぽいキャプションを生成します。 それぞれは別々の技術であったが、2分野が融合して新しい分野になっていますよね。しかし、画層認識は比較的カンタンだが、自然言語処理による文章生成が課題とのこと。 この発展型として、現在では、翻訳の分野で画像と文章を合わせることで、文章生成の精度を上げる試みもされているそうです。 カラフル・ボード株式会社(CEO) 渡辺 祐樹【最新AI活用法〜SENSYの事例を参考に〜】 ※記事は追加され次第更新します。 SENSYで有名なカラフルボードの渡辺社長から、パーソナルAIの実現に向けたSENSYの活用事例をお話いただきました。 SENSYの目指すパーソナルAIのプロダクトマップとして、ファッションとグルメから取り組みを始めています。 今回は、その中でもSENCY CLOSETをご紹介頂きました。 手持ちの洋服とECサイトの商品を組み合わせて提案してくれるAIです。 この実現の難しかった部分としては、背景の切り抜きに課題があったとのこと。 洋服の写真を組み合わせる際に色が混ざらないする必要があったそうです。 株式会社ビズリーチ 安田 京太【現場で機械学習を使うまで】 ※記事は追加され次第更新します。 今回は書類の合格可能性を判定するレコメンドについてお話いただきました。 当初は協調フィルタリングを利用したとのこと。 やはり現場で運用すると、期間とコストが見合わないので、小さく成果を出せる方法を選択したそうです。 いきなりディープラーニングをやっても精度も出ないし、ビジネスでは活用できないのは納得される方も多いのでは? そもそも機械学習を使う必要があったのかも知りたかったそうです。 新会社 設立準備中 古川 朋裕【私が新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来】 新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来…

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特化型AIと汎用AIの未来とは? 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク#19

昨今話題の「汎用AI」。「特化型AI」と「汎用AI」とは一体何なのでしょうか。もし、「汎用AI」が目指すべきゴールなのだとしたら、今、何を考えるべき?か…をカジュアルに考えたいというイベント。 こんにちは。AINOW編集部、くぼちです。 今回は「第19回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク」をレポートいたします。 概要はこちら。 https://wbawakate.connpass.com/event/45450/ 『特化型AI』と『汎用AI』2つの進化で作られるミライ AINOW編集長 亀田重幸氏 「長野にある実家での農作業・土地管理をAIにやらせてゲームで老後を過ごしたい」というAINOW編集長かめだ。 汎用AIとはなんだろう?特化型AIとはなんだろう?をふりかえり、ぼんやりと未来を考えています。 特化型AIと汎用AI2つの進化で作られるミライ from Shigeyuki Kameda 17:04 自然言語処理における特化型AIの最新動向 Nextremer 田嶋隼平氏 鎧がしゃべっちゃう「AI Samurai」がかっこいいNextremerの田嶋さん。 ニューラルモデルを使って人との対話を再現できないか?という研究をなさっています。なんと、なんと、腰を痛めながら高知県から駆けつけてくれました…! 発表では、「自然言語処理」「言語モデル」などをおさらいした上で、ニューラルネットワークを用いた言語モデルと最新の活用事例を紹介。 自然言語処理における特化型AIの最新動向 from Junpei Tajima 最新AI活用方法 SENSYの活用事例を参考に カラフルボード 渡辺祐樹氏 パーソナルAI「SENSY」を展開するカラフルボードさん。渡辺さんは、大学時代に勾配法をスピーディーに、精度をいかにあげるか?を研究していたとのこと。発表ではAIのビジネスの活用事例を中心に、何が求められているか、課題はどこにあるか、という点を紹介しました。 脳は誤差逆伝搬しているか? ウサギィ 五木田和也氏 ご存知『コンピュータで脳がつくれるか?』の著者、五木田さん。 最近作っているものは、複数botの自然な雑談をうまくやるAIだそうです。 学際領域研究者のたまごが思うこと10選 -認知,神経,人工知能の視点から- 慶應義塾大 修士2年 大澤正彦氏 最近、ご自身の連載のシェアが伸び悩んでいるという大澤さん。ディープラーニングの研究をしています。 なんと、PPAPや逃げ恥の話も…!? 学際領域研究者のたまごが思うこと10選-認知, 神経, 人工知能の視点から- 全脳アーキテクチャ若手の会 第19回勉強会 カジュアルトーク from Osawa Masahiko 懇親会も大盛り上がりでした…!!

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12月の人工知能・機械学習関連イベントや勉強会まとめ

12月の人工知能・機械学習関連イベントや勉強会をまとめてみました。 既に満席のところもあるようですが、イベント主催者へ直接コンタクトすると 空きがなくても融通してくれることがあるので、諦めずにコンタクトしてみるのもオススメです。 ※本記事への掲載をご希望のイベント主催者様いらっしゃいましたら、お気軽にご連絡ください! 12/01(木) Probabilistic Graphical Models 輪読会 #7 2016/12/01(木)19:30 〜 23:00 セントラルパークタワーラ・トゥール新宿 3階会議室 東京都新宿区西新宿6-15-1(セントラルパークタワーラ・トゥール新宿) 「ゼロから作るDeepLearning」読書会 in YOKOHAMA — vol.1 2016/12/01(木)20:00 〜 22:00 さくらWORKS<関内> 横浜市中区相生町3-61泰生ビル2F 12/03(土) 【札幌】CPB100: GCP Big Data & ML Fundamentals 2016/12/03(土)10:30 〜 18:30 ACU-Y 〒060-0004 札幌市中央区北4条西4丁目 読売北海道ビル3F 機械学習 名古屋 第8回勉強会 アクセスログを使ったハンズオン 2016/12/03(土)13:00 〜 16:30 名駅南VIPルーム 名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル3階 【増席】解説とハンズオンで理解する 機械学習 / Cognitive / Bot Framework 2016/12/03(土)13:30…

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第6回 Machine Learning 15minutes! 〜機械学習の実用化とそのミライが見えてきた〜

第6回 Machine Learning 15minutes! 〜機械学習の実用化とそのミライが見えてきた〜 今日は、11月26日(土)Machine Learning 15minutes! に参加してきましたのでレポートをお届けします。本日も満員御礼。会場は機械学習に興味のあるエンジニアや経営者、マーケターの方などでいっぱいでした。今日は登壇者も多く、深い事例が数多く聞けたので有意義な時間を過ごさせて頂きました。 参加してきたイベントはこんなイベント! 株式会社メンバーズキャリア様主催 第6回 Machine Learning 15minutes! 「Machine Learning 15minutes!」は、「機械学習」について「15minutes以内」で語るLTを6~9人程度で行い、DeepLearningなどの先端的な事例、強化学習などの流行している技術、ビジネスへの応用例など、様々な角度から機械学習についての知見を広げ、LT終了後の懇親会でネットワーキングを行うイベントです。 三井物産セキュアディレクション株式会社 高江洲 勲 【機械学習を使ったハッキング手法】 機械学習を使ったハッキング手法 from Isao Takaesu 趣味が脆弱性スキャナ作りというホワイトハッカーの高江洲さんからスタート。 今日はRXSSについて、クッキーなどを盗みサイト改ざんを行う悪質な手法について、構文理解にLSTMを使ってみたという話です。2万ページのHTML、1万ページのJavascriptをLSTMに学習させたとのこと。そして、サニタイズを回避して、攻撃するために機械学習を利用、MLPとQ学習でパターン学習を行ってみたそうです。 最後は実際の攻撃をした際のデモを見せて頂きました。 Blue Wall Japan, Inc. 坂井 尚行 【AIプロダクト開発・アンチパターン】 ※記事は追加され次第更新します。 AIサービス開発の数々のアンチパターンを話して頂きました。数がものすごく、1つ1つのエピソードも興味深いものばかり、会場では、皆さん実体験しているので、苦笑いしている顔がたくさん見られました… 特に面白かったのは、PDDDDDDDD….. いつまでも開発をしていて、チェックとアクションがないパターン。営業あがりのCXOがいるプロダクトに多いとのこと。しっかりやったことを振り替えてって改善していくことがないとダメ。 アンチパターンの解決策で重要だったものは以下のようです。 ・誰のためのどんなサービスなのか定義をする ・物事の日陰を狙っていく ・インタビューをしっかり行う ここまでやってから、データを眺めてアルゴリズムを考える。そうしないとオレオレプロダクトになるだけ。使われないサービスがほとんどですが、AIを使うからこそ、事前の調査や定義付けが重要になるとのことでした。マーケティングとテクノロジーのバランスを保つことが大事。 日本マイクロソフト株式会社 佐藤 直生【機械学習サービス「Azure Machine Learning」】 [第6回 Machine Learning 15minutes!] 機械学習サービス「Azure…

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キミは天使と悪魔の問題が解けるか?WBA若手の会カジュアルトーク Vol.18を取材!

こんにちは。 AINOW編集部のかめきちです。 ABEJAさんのオフィスをお借りして開催された、「第18回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク」を取材してきました。 「第18回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク」 https://wbawakate.connpass.com/event/45345/ ABEJAさんのセミナールームは、木目がとってもキレイで暖かい感じです。 平日ということもあり、社会人率が少し高かったです。 それでは、発表内容を見ていきましょう。 ABEJA.INC People Operations 志積由香子 ABEJAで人事・広報を担当されていて、人工知能界隈で美人と有名な志積さんからは、ABEJAの会社紹介と、この日に発表された、ABEJAプラットフォームについてお話をいただきました。 企業のビジョンは、IOT、Bigdata、AIで第四次産業革命の中核を担う会社になる。 実力・知名度ともにABEJAさんの名前を聞かない日はないほどになってきていると思います。 ABEJA Platformについてはプレスをご参照とのこと..! http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000010628.html 「外部メモリー理解のためのNeural Turing Machine入門」 全脳アーキテクチャ若手の会 森山直人氏 とてもわかり易いNeural Turing Machineの解説をして頂きました。 自然言語領域ではまだニューラルネットの限界、外部メモリに触れることで、突破口を感じたとのこと。 Neural Turing Machineの特徴としては以下の通り ・LSTMをコントローラにヘッド、メモリを取り付けた ・ノイマン型に近い ・LSTMでなし得なかった本質的な記憶を実現できる ・メモリを細切れにしているので、必要に応じて箇所を変更して、使用するので、人間の脳に近い処理が可能に 今後、ニューラルネットワークの可能性を広げる手法として期待できるのでは? LSTMに外部メモリをいくつ搭載できるかが勝負になるのではと思うとのことでした。 「天使と悪魔と人間」 ABEJA.INC 日熊悠太氏 本日のすべての話題を持っていったABEJAの日熊さんからは、頭の体操になる論理パズルを出して頂きました。 これがまた、難しい… ルール: 天使はどんな質問にも正しい答えを返す 悪魔はどんな質問にも間違った答えを返す 1度だけ質問をして、天使 or 悪魔を当てる問題です。 Q1 :…

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汎用AIを研究するWBA若手の会カジュアルトークを突撃取材!WBAは○○な場

こんにちは。 AINOW編集部のかめきちです。 先週の土曜日にアディッシュさんのオフィスをお借りして開催された、「第17回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク」にお邪魔してきました。 社会人と学生は半々くらい、とってもカジュアルな雰囲気でスタートしました。 ・イベント概要はコチラ 第17回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク 【経験ゼロのWeb企業が機械学習に取り組んだ話】 アディッシュ株式会社 白木 義彦 ■ 発表資料 経験ゼロのWeb企業が機械学習に取り組んだ話 from Yoshihiko Shiraki 今日は大阪で結婚式があるとのことで、スーツ姿で登場(笑) WEBエンジニアとしてのバックグラウンドを活かし、機械学習の利用に注力されている白木さんから、人工知能技術の導入未経験企業が躓いたポイントをわかりやすく紹介してくださいました。 機械学習導入で躓いて分かったポイント ・情報を収集すること 機械学習ライブラリの難しさにぶつかり、とにかく情報を収集した。slackにどんどん投げる。 ・高速で仮説検証を回す 結果の因果を学んでデータを蓄積する、合わせてライブラリを試せるのでオススメ。特に書く1つに収集して学ぶことが良かった。色々やりたくなるけど面白そうだから色々手を付けちゃダメ。 ・すぐに成果をもとめない エンジニアも学ぶために時間がかかる、データの収集・分析にも時間がかかる、長い目で待つことが大事、エンジニアへの評価も考えてあげると尚良い ・教師データ作成の業務をフローを作る やはりデータは人の手で作る必要がある。 ・そもそも、なぜやるのか目標を明確にする どんなサービスにも共通することですよね。 「AI技術をサービスに活用するには」 アディッシュ株式会社 取締役 池谷昌大 ■発表資料 20161112 第17回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク 「AI技術をサービスで活用するには?」 アディッシュ池谷 from Masao Ikeya 引き続き、アディッシュの取締役 池谷さんから、事業目線でのAI活用についてお話をいただきました。 AIに興味を持ったのは、自社のビジネスが人力リソースに依存しすぎていることから、そこから、人とAIを融合したハイブリッドなAIを取り入れる道を選択されたとのことでした。そこで、ビジネスに置いてAIを取り入れるためのポイントをご紹介。 取り組むにあたり、企業の中では3者が必要 ・技術がわかるエンジニア ・AIをビジネスに翻訳できるディレクター ・AIの投資判断ができる経営者…

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2016年11月開催 「人工知能」「機械学習」勉強会・イベントまとめ

11月の人工知能・機械学習関連イベントや勉強会をまとめてみました。 毎月、増えてますね!数学や読書会系の勉強会が増えている印象です。 既に満席のところもあるようですが、イベント主催者へ直接コンタクトすると 空きがなくても融通してくれることがあるので、諦めずにコンタクトしてみるのもオススメです。 ※本記事への掲載をご希望のイベント主催者様いらっしゃいましたら、お気軽にご連絡ください! ※2016/11/04 イベント情報を2件追加しました! 11/4(金) AISECjp(Artificial Intelligence x Security) #6 2016/11/04(金) 19:30 〜 21:00 マネーフォワード株式会社 東京都港区芝5-33-1 森永プラザビル本館17F 11/5(土) Do2dle(ドゥードゥル)第十回勉強会(Pythonで体験する 深層学習 第二回) 2016/11/05(土)13:15 〜 16:30 台場区民センター 港区台場1-5-1(台場コミュニティーぷらざ内) 機械学習(自然言語処理・画像処理)論文読み会・懇親会 2016/11/05(土)13:30 〜 16:30 株式会社Nextremer 東京オフィス 東京都板橋区成増1-30-13 トーセイ三井生命ビル7F 【学生歓迎】第2回DeepLearningもくもく会by Team AI 2016/11/05(土)14:00 〜 17:00 吉野家 恵比寿駅前店 東京都渋谷区恵比寿西1-9-6 アストウルビル 1F 【初回】「言語処理のための機械学習入門」輪読会 2016/11/05(土) 15:00 〜 16:30 Akiba code 東京都台東区浅草橋5-4-5(ハシモトビル401) 11/6(日) 東京で考える地方創生!RESAS API…

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第5回 Machine Learning 15minutes! 〜最新GPU登場!Agentも誕生して盛り上がるビジネスAIの今〜

第5回 Machine Learning 15minutes! 〜最新GPU登場!Agentも誕生して盛り上がるビジネスAIの今〜 10月22日(土)Machine Learning 15minutes! に参加してきましたのでレポートをお届けします。おなじみとなりました、毎回100人を超える予約で大人気のイベントなのですが、今回も各社独自のデータを用いて、機械学習に取り組んで得られた貴重なレポートが満載でした! やはりAI活用が広まってきたので、自社の取組課題とリンクする部分が多いと感じた方も多かったと思います。 参加してきたイベントはこんなイベント! 株式会社メンバーズキャリア様主催 第5回 Machine Learning 15minutes! 「Machine Learning 15minutes!」は、「機械学習」について「15minutes以内」で語るLTを6~9人程度で行い、DeepLearningなどの先端的な事例、強化学習などの流行している技術、ビジネスへの応用例など、様々な角度から機械学習についての知見を広げ、LT終了後の懇親会でネットワーキングを行うイベントです。 会場は有明トリトンスクエア。AI研究者やエンジニアが7割、人材育成、企画、データ系の人々が3割という感じでした。それでは、登壇者のプレゼンをご紹介します。 【Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について】 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 岩永 亮介 ■ 発表資料 Amazonでのレコメンド生成における深層学習とAWS利用について from Amazon Web Services Japan AmazonTシャツがとっても可愛い、岩永さんからスタート。 あの皆さんが利用しているAmazonのレコメンドエンジンの深層学習を利用した裏側について聞くことが出来ました。強調されていた特徴は以下の2つ。 ①:機械学習とAWS Amazonにおける機械学習では、レコメンドはもちろん、Echoなどでも利用している。Amazon Web Servicesの提供サービスとしては、誰でも簡単に使えるAmazon Machine Learning、Spark等が簡単に使えるAmazon EMR、もちろん多種多様なAmazon EC2インスタンスも提供しているとのこと。 特に、P2インスタンスが新しく登場、NVIDIA K80を搭載、GPUが最大16個も搭載しており、CPUのメモリも61G〜732Gと幅広く使えるようになっている。料金はなんと、GPU1つのp2.xlargeでたったの1時間0.9ドル(2016年10月現在の北部バージニアリージョンでの価格)。他にも予備のインスタンスを指値で入札し地価で使えるスポットインスタンスという仕組みもあり安価に使いたいときはこちらがオススメ! ②:レコメンドと深層学習 この人が次に何を買いたいか予測をしてあげる。 主にニューラルネットワークを利用しており、生成基盤は自前のニューラルネットワークフレームワークをOSSとして公開したAmazon DSSTNEを使っているとのこと。巨大疎データと全結合レイヤに対して最適化されるフレームワークと紹介されました。 【経験ゼロのWeb企業が機械学習に取り組んだ話】 アディッシュ株式会社 白木 義彦 ■ 発表資料…

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【LINEdevdayレポ】 「りんな」を活用したローソンのAI 店舗に動かす人間味を支える基盤

AINOW編集部です。「LINE DEVELOPER DAY 2016」で、マイクロソフトディベロップメント藤原敬三さんの外部公演「りんな×rinna」と題した外部講演をレポートします。 「りんな」が大切にしている2つのこと 1年間に400万人の友達と会話するマイクロソフトの女子高生人工知能「りんな」。彼女を作り上げる上で大切にしていることは2つあるといいます。 1つ目は、感情的なつながり。ピザの注文のようなタスク型のbotではなく、気楽なコミュニケーションを展開することを目的としています。2つ目は、人工知能だけど人間味を大切にしているということ。言葉をたくさん知っていて、幾らでも“賢い”が会話のできる「りんな」ですが、あえて“賢さ”を弱めているとのことです。 しかし、人間味を出そうと、「体調が悪いから話したくない」という反応も実装したところ、ユーザーから「人工知能の癖に怠けるな」という非難が多く上がったとのこと。人工知能に期待していることと、人間味をすり合わせる必要があると反省したもあるとか。 「りんな」の技術を応用したローソン「あきこちゃん」 ローソンのLINEアカウント「あきこちゃん」は、「りんな」のAI技術「rinna」が活用されています。rinnaを活用するにあたって、ローソンクルーという設定の「あきこちゃん」として幾つか調整しました。 自社の商品を勧めるというミッションを持たない「りんな」とは異なり、ユーザーのトークが来ると、まずは「商品と関連する会話ができるか」を検討し、関連付けそうならば商品に関するコミュニケーションを、関連しない場合は日常会話としてのコミュニケーションのモードに分岐するようなプログラムに。また、新製品・キャンペーンのプッシュ通知後には、普段の10倍以上にトラフィックが跳ね上がる為、その際も対応ができるように、システム面も調整したそうです。不適切な表現も無限に存在するため機械学習を用いて「悪い会話」を学習させるようにしました。 こうした調整によって、あきこちゃんは、ユーザーと平均15回のやり取りを展開、配布したクーポンの実店舗での利用率は30%という非常に優秀な成果を上げているといいます。 B 1 rinna and rinna from LINE Corporation 編集後記 楽しく会話ができて、かつ、ユーザーを店舗に向かわせることのできる「あきこちゃん」は非常に優秀ですね。「りんな」のようなコミュニケーションが得意な人工知能をビジネスに活用する技術の土台は既に出来上がってきているようです。