TFUG KANSAI Meetup 2018

Google Cloud Next, 囲碁AI、Martin Görner, AMD GPU, 高火力コンピューティング、Deep Learningの最先端がグランフロントにやってきた！

TensorFlowが好きな人があつまるイベント、TFUG KANSAIとしては初めてのMeetupです！ ほーーんとにここでしか聞けない豪華発表陣によるセッションをお楽しみに。

さくらインターネット様のご協力で会場をお借りすることができました。ありがとうございました。

当日の入場方法は改めて告知いたします。また、開始時間など一部変更になる可能性があります。開催の直前に再度ご確認お願いします。

※応募者多数の為、参加枠を増やしました。

スケジュール

※皆さんの発表のあと、懇親会を予定しています。皆さんふるってご参加ください。

セッション情報

夏谷

RNNで作ったjazzの演奏
再帰型ニューラルネットワークRNNは自然言語処理を中心に様々な応用の可能性があります。今回はRNNを使った事例として、RNNが作曲したJazzを披露します。簡単なデモですがお楽しみに。

Google下田様

Google Cloud Next で発表された最新ML情報のアップデート
Google Cloudにおける最大規模のイベントであるGoogle Cloud Nextでは、AutoMLのようなノンプログラミングのAPI系サービスや、コンテナベースの次世代型のML基盤として注目を集めつつあるKubeflow、TPUやEdge TPUといったデバイス系サービスなど、様々なML系の情報がアナウンスされました。また、9/19,20にGoogle Cloud Next Tokyoが開催されます。本セッションでは前述のイベントで発表された情報を含む可能な限り鮮度の高い情報をお届けします。

山口様

囲碁プログラムAQの強化学習戦略と神の一手までの道のり
AlphaGo以降、囲碁プログラムはどのように進化しているのか？世界選手権で準優勝した囲碁プログラム「AQ」の学習手法をはじめ、効率的な強化学習のための取り組み、敵対的学習の開発、非ディープラーニング系（将棋）への応用等について解説します。

Martin様

TensorFlow, deep learning and recurrent neural networks, without a Phd
Deep learning has already revolutionized machine learning research and with TensorFlow, it transitions into mainstream software engineering. This session is designed to help developers ramp up quickly, learn the basics and be equipped to read and understand articles about the subject. It goes through the construction, training and optimization of a recurrent neural neural network. What this network can do can do will surprise you. You will also learn how to implement RNNs in TensorFlow. Machine learning beginners are welcome.

Pegara中塚様

時代はAMD GPUやで
今回は、CPUメーカーとして有名な米国AMD（Advanced Micro Devices）社製のRadeon GPUを使ったDeep Learningのご紹介と、同GPUを搭載したGPUクラウド”GPU Eater”サービスの概要についてお話しさせて頂きます。

さくらインターネット 長谷川様

さくらインターネット 高火力コンピューティングのご紹介
さくらインターネットが石狩データセンターから提供する計算リソースサービス「効果力コンピューティング(R)」。同サービスの最新状況および利用例をご紹介します。

会場の案内

会場へのアクセスは、グランフロントA館から、エレベーターで一度9階まで上がり、次のエレベータで35階までお越しください。さくらインターネット様の入り口にて、電光掲示板に会場への案内がでます。入り口で受付をいたします。懇親会に参加される方は受付にて費用をお支払いください（3500円）。

会場は飲食可、guest wifi有りです。電源は人数分確保できそうですが、満員の場合は使えない人がでてくる可能性あります。ご了承ください。会場内は禁煙となります。グランフロント9Fに喫煙場があります。

懇親会について

懇親会は、セッション終了後、同じ場所で行います。費用は一人3500円となります。当日受付にて集めます。500円玉を用意していただけると助かります。

懇親会はお食事、ビール、ソフトドリンクを用意しております。

Martin Görner 様の発表について

TensorFlowを使ったDeep Learningのお話をしていただきます。RNNのアーキテクチャの話も聞ける大変興味深い内容になっております。ただし、発表、および質疑応答は英語となります。質疑応答は通訳できる人を探しております。

発表スライドはこちらに公開されていますので、英語苦手な方は予習して臨みましょう。すごく楽しいスライドです。 https://docs.google.com/presentation/d/18MiZndRCOxB7g-TcCl2EZOElS5udVaCuxnGznLnmOlE/pub?slide=id.p