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210128 cdle lt甲子園予選会#2
- 2. CDLE LT甲⼦園予選会 #2 TosakaNaoya G検定 2019#1 / E資格 2019#2 2020#1 Lightning Talks Meeting where all CDLE Members can learn and improve.
- 3. CDLE 甲⼦園とは • CDLE （Community of Deep Learning Evangelists）とは、⽇本ディープ ラーニング協会が実施するG検定およびE資格の合格者が参加する、⽇本で最⼤ のAI⼈材コミュニティです。 • CDLE LT甲⼦園予選会では、CDLEメンバーのLTをCDLEメンバーが聞き、質疑 応答に参加することに加えて、共有価値の⾼い発表を視聴者が投票します。 • 2020/12-2021/3で毎⽉LT甲⼦園予選会を⾏い、最も共有価値の⾼い発表を した発表者には、AI Expo（2021/04/07-04/09）のJDLAブースにて発表す る機会をプレゼントいたします（「最も共有価値の⾼い発表をした発表者」は、 Slackにて発表し、当⼈へご連絡いたします）。 • CDLEメンバーの学び合いやメンバー間の交流の場としつつ、共有価値の⾼い発表 にもスポットライトを当てることを⽬的としています。
- 4. 本⽇のプログラム 時間 内容 発表者(敬称略) タイトル 19:30-19:35 開会の挨拶 注意事項連絡 TosakaNaoya ー 19:35-19:50 LT No.1 ひがしの 周辺領域の学習⽅法 -インプットよりアウトプットを 19:50-20:05 LT No.2 ToshiakiSakurai 愛知県瀬⼾セラミックス企業のAI挑戦 20:05-20:20 LT No.3 DaisukeOkamoto AIプロジェクトを始めるための周囲の巻き込み⽅ 20:20-20:35 LT No.4 MotoyaTakashi 現業＋１（AI）から切り開く未来 20:35-20:40 閉会の挨拶 TosakaNaoya ー 20:40 閉会 TosakaNaoya ー
- 5. 注意事項連絡 • チャットの使い⽅ – 感想・質問をご⾃由に投稿ください – 発表者がLTをしている途中でも構いません – 質問をする場合は、モデレーターが拾いやすいように冒頭に【質問】と記載ください – 時間の都合上、1回のLTで取り上げられる質問は2つ〜3つとなります • 発表者以外は、⾳声・ビデオをオフにしてください • 発表の経過時間をチンベルでお知らせします – 8分経過したらチンベルを1回鳴らします – 9分経過したらチンベルを2回鳴らします – 10分経過したらチンベルを3回鳴らします
- 6. LT No.1 • 発表者︓ひがしの • タイトル︓周辺領域の学習⽅法 -インプットよりアウトプットを • 概要︓⼈⼯知能関連の技術は“⾜が速く“、知識の取得に⽐重を置きがち であるが、実装技術の習得も併せて⾏うことでより深く技術を活かせるように なる。本稿では⼿軽にプログラミング、アルゴリズムの習得を⾏う⽅法につい て述べる。
- 7. LT No.2 • 発表者︓ToshiakiSakurai • タイトル︓愛知県瀬⼾セラミックス企業のAI挑戦 • 概要︓セラミックス製品の⽬視検査にかかる時間は１個１分。⾎眼に探す のは、⾼額なカメラにも映らない微⼩なクラックだ。部品の数は⽉数万個。 ⽬を酷使する現場と減少する検査員。社員の負担を救うべくセラミックス企 業のAI挑戦が始まる。
- 8. LT No.3 • 発表者︓DaisukeOkamoto • タイトル︓AIプロジェクトを始めるための周囲の巻き込み⽅ • 概要︓社内でAI・データ分析プロジェクトを推進する⽴場になって感じたこと、 特に周囲を巻き込むために実施したことを中⼼にお話しします。参考になっ た書籍なども紹介しますので、実際にAIを始めたい⽅の参考になるような話 をします。
- 9. LT No.4 • 発表者︓MotoyaTakashi • タイトル︓現業＋１（AI）から切り開く未来 • 概要︓⽇本は⼈数が多いためGDPが⾼く⾒えますが、１⼈当たりのGDP／⽣産性／40代以上の⼤ 半の⽅が肌で感じている給料が変わらない状況が現実で貧しくなっています。これからの⽇本が豊かになる ためには、データサイエンス知識を習得しデジタルネイティブな組織・動きを⽬指して“正しく失敗を積み上げ “DXを推進することが求められています。それを実⾏するため私は公務に移りました。新しい職場では、⽇ 本の⼈⼝ピラミッドが最も多い40代同世代以上の⽅と⼀緒にBetter co-being（共によりよくなる）に 向けてco-creation（共創）を⾏う予定でいます。その“気づき“となりましたデータサイエンスとの出会い （2019）とG検定取得（2020）、今後についてお話します。