TFUG Utsunomiya #03を開催しました！

TFUG Utsunomiyaの木村です。TFUG Utsunomiya #03を7月30日に宇都宮大学陽東キャンパスで開催しました。実施内容としては、自己紹介（ポジショニングペーパー）、輪読会およびディスカッション、懇親会とLTを行いました。

以下は、TFUG Utsunomiya #03 のページです。

https://tfug-utsunomiya.connpass.com/event/60900/

参加者数

参加者数は14名でした。はじめて参加する方は2名いらっしゃいました。

タイムスケジュール


14:30 〜	開場
15:10 〜 15:20	今日の概要説明
15:20 〜 15:30	自己紹介・ポジショニングペーパー
15:30 〜 18:00	輪読会およびディスカッション
18:00 〜	振り返り・LT、懇親会

実施内容

最初に自己紹介を行いました。前回のTensorFlow勉強会に引き続き、TensorFlowの基本的な概念を公式ドキュメントから学びました。TensorFlowは計算グラフの構築と実行が2段構えであることや、計算グラフにおいてVariableやPlaceholder、Sessionといった構成要素は、初心者にとっては躓いてしまう原因となります。なので今回は時間をかけて参加者同士でホワイトボードを使うなどして議論をすることができました。

また、次回はゲスト講師をお招きしてTensorFlowおよび深層学習のハンズオンを行うために予習として、MNISTを題材にTensorFlowを使ったニューラルネットの実装に関して勉強を行いました。最後の懇親会では、LTでTFUG Utsunomiyaにおける情報共有サービスの導入案に関する発表とクラウドプラットフォームを使ったIoTの取り組みの発表がありました。

会場風景

感想

今回はGetting Started With TensorFlowとMNIST For Beginnerについて参加者同士でツッコミや質問を投げかけながら、TensorFlowについて勉強していきました。Placeholder・Variable・Session・モデル・誤差関数・学習アルゴリズムは、TensorFlowでニューラルネットや深層学習を実装する際に必要となるキーコンセプトとなります。ドキュメントを読んでいく過程で時折ツッコミや質問を投げかけあって深層学習やTensorFlowについて学んでいただけたかと思います。また、これまでの勉強会の時間では2時間としていたのですが、ある程度まとまったトピックをじっくりと学びたいという声がありました。14:00から開始でも特に異論はなかったため、次回からの勉強会では3時間実施する予定です。

KPTによる振り返り

KPTはチームや勉強会の振り返りに使われる方法の１つで、ホワイトボードを使ってK(Key、良かったこと)、P(Problem、良くなかったこと)、T(Try、次回挑戦したいこと)を参加者がホワイトボードに書き込んでいきます。今回は@vestige_さんからKPTのご紹介をしていただいて実際に取り組んでみました。今回集まったKPTをもとに勉強会を改善していきたいと思っています。

Keep :

意見が出て議論が進んだ
自分の理解をホワイトボードに書けてよかった
輪読最終のメンバーのコメントや脱線話が面白かった
日本語のほうが分かりやすかった
3時間くらいの勉強が良かった
人が多い

Propblem :

数式が難しかった
MNISTが難しかった
もっと全員でディスカッションできればいいなと感じた
用語が難しい
重いプログラムが動かせなくてジレンマがある
もう少しみんな近くに寄りたい

Try :

中身は分からなくてもいいので新しい応用例を紹介してほしい
もっとプログラムを動かしてみたい
復習したい
MNISTについてもっと学びたい
目に見える形にしたい
誤差関数や勾配効果法などのトピックを深掘りしたい
MNISTの実用をしたい
やることをあらかじめ決めておきたい

次回予定

次回はSingularity株式会社の近藤さんをお呼びしてTensorFlowおよびDeep Learningのハンズオンを実施する予定です。勉強会の詳細は以下のリンクをご参照ください。

https://tfug-utsunomiya.connpass.com/event/63269/

参考

Connpass