仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。(KAIM)は人工知能や機械学習に関心のある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を交換する場を、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分程度の発表枠を設けさせていただきます。発表していただける方がいらっしゃいましたら、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11月19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はOKです。無料プレゼン内容ハンズオンもする予定なので、可能な方はPCを持参してください。tomitomi3混合した信号を分解する視点からみる主成分分析(仮)一般的に主成分分析(PCA)は、機械学習における「教師無し学習」という位置づけにある。PCA単体でアプリケーションとしての利用はせず、各種データの前処理(多重共線性の回避、特徴量抽出/次元縮約)として使われる。混合した信号を分解するという視点からPCAをながめてみる。私が苦労しながら勉強した機械学習や統計などの数学について解説している本について、私自身が読んだ感想も含めて話します。オンライン上で学ぶことができる講義について、無料で受講できるものを中心に解説します。30分)生産現場で働くパートのおねえさま達も、画像認識AIをつくれるようにしました。協賛企業の紹介を5分程度行います。生産現場で働くパートのおねえさま達も、画像認識AIをつくれるようにしました。※登壇者は主に博士前期課程の学生と有志の参加者の方です参加方法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。ドタキャンされる場合でも全然大丈夫ですので、気軽に申し込んでください。人工知能や機械学習のアルゴリズムに興味がある方、プログラミングに興味がある方、数学が得意な方、入門者の方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。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。連絡先Emailkanazawaaimeetup<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。ノートPCかMac(ハンズオンで使います。githubにてダウンロードできます。wifi環境あります。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。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tomitomi3元地図屋です。ソフトウェア関係やっています。)ときめく写真をフォルダに整理していくだけの画像認識Feedtomitomi3さんが資料をアップしました。00:40遅くなりましたが発表時の資料をアップロードしました。tomouenoさんが資料をアップしました。00:02KatsuyukiSaegusaさんが資料をアップしました。