詳細 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。 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、お名前と発表のタイトルを記載の上、kanazawaaimeetup（アットマーク）gmail.comにメールを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。

【場所】 金沢市ITビジネスプラザ武蔵（様） CRIT(4階 サロンスペース)

【アクセス】http://www.bp-musashi.jp/access/

【参加費】 無料

【プレゼン内容】前半はディープラーニングを使用した一般物体検出のアルゴリズムについてプレゼンします。YOLOやSSD,FasterRCNNなどについてプレゼンすることを予定しています。後半はベイズ統計を用いる際のデメリットについてプレゼンします。

【参加方法】 connpassかMeetupのページ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。

【参加に向いている人】 人工知能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

【使用言語】 英語、日本語、Python言語

【登壇者】 Anand Krish ,上野友裕（金沢工業大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 修士 1年）

【責任者】 上野友裕

【タイムスケジュール】 17:45〜18:00 受付 14:45~15:00 受付
15:00〜15:10 自己紹介
15:10～15:50 一般物体検出アルゴリズムについて　（発表者 上野）
15:50~15:55　休憩 5分
15:55~16:40　ベイズ統計を利用する場合のデメリットについて（発表者　Anand）
16:40～16:50 重回帰分析について(発表者　tomitomi）
16:50～17:00 プレゼン　参加者枠②
17:00～17:20 交流会
17:20～17:30 片付け

※イベントが早く終了する場合もあります ※登壇者は博士前期課程の学生です

【持ち物】 特にありません。(パソコンは持参していただくともしかすると役立つかもしれません) 【資料の配布】 　githubにてダウンロードできます。 https://github.com/KanazawaAIMeetup/KanazawaAIMeetupDocs/

【その他】 wifi環境あります。

【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。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。