金沢人工知能勉強会 概要

金沢人工知能勉強会・交流会(KAIM)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。私たちは人工知能に関係する技術について意見交換する場を、皆さんに貢献することを目的に企画しました。初心者の方も歓迎ですし、学会ではないので自由に意見を述べて大丈夫です。 退出も自由ですので、興味を持った方はお気軽に勉強会に参加してください！

参加者の方に10分、30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下のコメント欄に発表のタイトルを記入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。

募集期間につきましては、一旦12月15日までにさせてください。予定が入ってしまった方の、途中キャンセルもOKです。⇒募集再開しました

場所

• 金沢市ITビジネスプラザ武蔵（様） 4階　CRIT サロンスペース

  • http://www.bp-musashi.jp/access/
  • ※wifi環境あります。

• connpassから参加申し込みを行ってください。当日は受付をいたしますので、本人確認ができる免許証などの身分を確認できるものをご持参ください。

タイムスケジュール

下記のスケジュールで進みます。発表枠が無ければスキップします。

プレゼン内容

中河様（株式会社メルカリ）

メルカリの写真検索を支えるバックエンドとEdgeAI technologyのプロダクト適用について

上野（金沢工業大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 修士2年）

姿勢推定ライブラリのアルゴリズムの解説（OpenPoseなど）

人間や動物などの行動認識に用いられることの多い骨格や姿勢の推定をするアルゴリズムについて解説します。（姿勢推定をするモデルを作る場合、大量の画像に対して関節座標などの正解データを作成する必要が有ります。それらを用いて、学習させることにより未知の画像に対しても関節座標などを抽出し、姿勢を推定することができます。）また、それらの解説をするだけでなく行動認識に応用するためにはどうしたらよいかについても触れます。

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M5StickV(K210)をDNNアクセラレータとして使おうとした試み

深層学習（DNN:Deep Neural Network）を用いたアプリケーションは、DNNの演算に大量の計算リソース（積和演算）が求められる。非機能要件として速度が求められる場合、一般的にはGPUを用いることで要件を満たす。今回、M5StickVをDNNのアクセラレータとして使えないか？試みた。

協賛企業による告知

協賛企業の紹介を5分程度行います。 https://pr.forkwell.com/2019-10-17-campaign/

Forkwell（株式会社grooves） →https://forkwell.com/ ソニー株式会社→https://www.sony.co.jp/

その他

責任者 上野友裕

連絡先

• Email
  kanazawaaimeetup<あっとまーく>gmail.com
  <あっとまーく>の部分を@に置き換えてください。
  
• Facebook
  
" rel="nofollow">https://www.facebook.com/KanazawaAIMeetup/

• 金沢人工知能勉強会のコミュニケーションツールであるSlackへ参加（参加するためのマジックリンク） https://join.slack.com/t/kanazawaaimeetup/shared_invite/enQtMjgzNTQwMTg4OTc2LTlhOTU0MjhkZWQ1ZjJlNWFjODAyYzk3YmE0YWZlNTEyMDJjMzFiYWZhYTBhMjgyZjE4MjMyNGU2YTFmZTJlMTU

ご理解いただきたいこと

プレゼンテーションは多くの場合日本語で行われますが、Anandが発表する時は英語になります。また、プレゼンテーションの途中でPythonというプログラミング言語を用いて解説することもあります。ハードル上がって参加しづらいと思う方もいらっしゃるかもしれませんが、英語もプログラミングも全然分からないという方でも参加していただれバと思います。

※今後入門者向けの機械学習のハンズオン、WSを考えています。入門者や初心者の方機械学習の環境構築の仕方やGoogle Colaboratoryの使い方なども考えています。ぜひ、コメントやアンケートに回答をいただけらと思います。KAIMの今後のフィードバックとさせていただきます。

参加規約

参加申し込みや本イベントに参加することで、以下の本文の注意事項に同意したものとします。

(本文) 施設等を棄損・汚損・滅失した参加者は損害賠償の責任を負うものとします。当勉強会で発生したいかなるトラブルに対しても責任は負いかねますが、トラブルが発生した場合は可能な限りサポートします。周りの利用者の迷惑になると主催者が判断した場合は、今後の本イベントへの参加をお断りすることができるものと致します。

発表者へのお願い 発表に関するルールや心がけ

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、強制ではありません。