Microsoft Machine Learning Meetup

Jun

27
Microsoft Machine Learning Meetup
マイクロソフトの機械学習系ソリューションを1日で知る日

Organizing : 日本マイクロソフト株式会社

Hashtag ：#dllab, #tokyo

Registration info	一般￥500 (Pre-pay) FCFS 100/108 DLLABコミッティ企業枠 Free Standard (Lottery Finished) 1/5 メディア枠/ブログ書いてくれる人枠(書いたら#dllab でつぶやいてください） Free FCFS 5/5
About Prepayment	About Prepayment Contact Info: (Only shown to attendees.)
	Cancel/Refund Policy: ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのであらかじめご了承ください。代理で参加いただくことは可能ですので、連絡先のメールアドレスへご連絡をお願いいたします。
	Print receipt data: 発行しない (詳しくはこちら)

Description

概要

Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。

詳しくはこちらをご参照ください。 https://www.slideshare.net/hironojumpei/deep-learning-lab-ai-expo

Microsoft Machine Learning Meetup

5－6月は開発者にとって大変忙しかったですね！マイクロソフトもBuild と de:code という年1の開発者イベントを行いました。今回は、そこで発表されたものから機械学習系のソリューションを紹介します。Brainwave/FPGAやQuantumなども紹介したいですが、今回はスキップして、明日から使える、データ整備/蓄積・学習・推論を支えるAzureのプラットフォームをご紹介します。

興味がある方はこちらもご覧になってください（全セッションオンライン配信）
Microsoft Build 2018 https://www.microsoft.com/en-us/build
Microsoft de:code 2018 https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2018/online/default.aspx

日時：6/27 (水） 10:00 - 19:30
場所：日本マイクロソフト株式会社　東京都港区港南 2-16-3

参加対象者

機械学習・深層学習に取り組みたいエンジニアの皆さま
Microsoft 機械学習系ソリューションに興味があったり触りたい人
Microsoft の機械学習系のエンジニアに色々聞きたい人

タイムテーブル（題名、登壇者など調整中）

時間	セッションテーマ	登壇者
9:30	受付・開場
10:00	開演
10:00 - 10:10	オープニング	廣野淳平日本マイクロソフト Deep Learning BizDev
10:10 - 10:40	学習済みAI サービス Cognitive Services 深層学習が爆発的な進化を遂げる中で、Microsoftはその果実を一般的なエンジニアにも届けるべく、学習済みのAIサービス開発に3年以上取り組んでいます。サービス全体像と最近の進化ポイントをご紹介します https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/	大川高志クラウドソリューションアーキテクト
10:40 - 12:10	データ前処理・蓄積編：対話型データ分析サービス Databricks Azure Databricks はビッグデータと AI のためのスケーラブルなサービス基盤を提供します。簡単なステップでパワフルな Spark クラスターをデプロイし、SaaS 感覚で気軽に利用できる Azure Databrisks の世界をご説明します。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/databricks/	棚橋信勝/大蔵一功日本マイクロソフト Data & AI 組
12:10 - 13:30	お昼休憩
13:30 - 15:30	学習編：Azure GPUクラスタ、Data Science VM、Batch AI、Low Priority VM AzureではGPUやInfiniBandを搭載したハイスペックなインフラでディープラーニングを行うことできます。本セッションでは、GPUやInfiniBandを搭載したインフラの種類やパフォーマンスについてご説明します。さらに、それらを最大限活用できるソリューション群：環境構築済み仮想マシンのデータサイエンスVM、クラスター・深層学習のトレーニングジョブの実行を自動化するBatch AI、それらで使える低優先度仮想マシンをご紹介します。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/virtual-machines/linux/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/virtual-machines/data-science-virtual-machines/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/batch-ai/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/batch/cloud-services/	五十木秀一/大井喜智日本マイクロソフト Azure Infra 組
15:30 - 15:40	休憩
15:40 - 17:40	推論編：あなたの推論モデル、どこにデプロイしますか？k8s？WebApp? Edge?IaaS? ディープラーニング実用化に向けていよいよ課題が大きくなってきている推論モデル展開・運用のベストプラクティスをご紹介します https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/container-service/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/app-service/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/iot-edge/	畠山大有日本マイクロソフト Principal SDE
17:40 - 17:50	クロージングと今後の展開のご紹介	廣野
17:50 - 19:30	講演者交えた懇談会