お酒を飲みながら、最近の深層学習関連の論文をゆる〜く紹介し、ゆる〜く議論する会です。
「機械学習とか深層学習とか気になっているけど論文読むとか実装するとかきついな」という方々に参加いただいて、色々議論できるといいなと考えています。

普段あまり論文を読まない方や学生さんも、どしどしご応募ください。

今回の会場はGoogle 渋谷オフィスです。軽食+お酒をご用意させていただく予定ですので、手ぶらでご参加ください。

東京以外の方のリモート参加も大歓迎です！ @ohtaman までご連絡ください。

今回のテーマは「エッジ技術」

発表者には、DeepLearningのエッジ技術に関する論文を紹介して頂きます。
発表者も「ガチ勢」である必要はありません。これを機に論文読めるようになりたい！という方も大歓迎。 一度発表していただくと次回以降優先的に参加できますので、是非発表してください。

ここでいうエッジ技術は以下のものを含みます

1. モデルの軽量化や計算グラフの最適化
2. エッジ/モバイルデバイス向けの軽量なモデル
3. エッジデバイス周りの技術

ゆるふわ枠について

以前の飲み会で「論文読むの初心者なので、20分だと長過ぎるし、本気の質問がくるとドキドキしてしまう」というフィードバックをいただきましたので、以下のような「ゆるふわ枠」を設定しています。できるだけ気軽に登壇できる雰囲気を作りたいと思いますので、ぜひ発表にチャレンジしてみてください。

1. 論文発表に慣れていない方優先
2. 深層学習関連という以外、テーマは絞らない(今回の場合、エッジ技術とは関係のないテーマでもOKです)
3. 発表時間は通常の半分の10分
4. 論文を読みきれなくてもOK。わからなかったところは参加者に質問してください。 (これは通常の発表枠でもOKです)

参考資料

何読んだらよいかわからないという方は下記のリンクを参考にしていただければと思います。

• http://learningsys.org/neurips19/acceptedpapers.html
  NeurIPS の Systems for ML Workshop ではエッジ側の技術もテーマの1つになっています。
• https://paperswithcode.com/sota
  機械学習系の論文と実装をわかりやすくまとめてくれているサイトです
• https://github.com/arXivTimes/arXivTimes
  機械学習関係の論文を調査し、共有するためのリポジトリです。
• https://github.com/dennybritz/deeplearning-papernotes
  メジャーどころの論文をリストにしてくれています

タイムスケジュール

飲み会なので、大幅に前後することがあります

会場

Google Japan 渋谷オフィス
東京都渋谷区渋谷3-21-3
渋谷ストリーム 5F
https://shibuyastream.jp/access/

当日の入場

渋谷ストリーム 5F に臨時受付が設置されます。 受付の際にスマートフォン等で「受付票」の提示し、入館証受け取ってください。 受付票に記載の本人のみが参加できます。受付票をお持ちでない方は入場できません。 入館証受け取り後は、案内に従い会場まで移動してください。

受付時間（18:30から19:30まで）以外は入場はできませんのでご了承ください。

TFUG について

TensorFlow User Group (TFUG) は有志による TensorFlow のコミュニティです。

TensorFlow を使っている人、他のフレームワークを使っているけれど TensorFlow にも興味がある人、現在 TensorFlow を使っていないけれど興味がある人など、所属や肩書は問わず、様々なバックグラウンドを持つ人に参加して頂けると嬉しいです。

• ウェブサイト: http://tfug.jp
• slack: tfug.slack.com
• Facebook グループ: https://www.facebook.com/groups/178559235921208/

行動規範

TFUG は以下の行動規範に従います。

https://tfug.jp/policy.html

諸注意

• 渋谷駅から渋谷ストリーム 5F への導線が多少分かりづらいので、時間に余裕をもってご来場ください。
• 会場内は禁煙です。 会場内では無線LANがご利用できます。
• イベントの様子を撮影・録画し、ブログやSNSなどで公開することがあります。その際、来場者の姿も公開されることがあることをご了承ください。