3D Point Clouds(点群)へのDeepLearningの導入について一度調べておければ
ということで、調査がてらセミナーを企画しました。

サーベイ論文を中心にベーシックな仕組みから研究トレンドまでをご紹介する
形式とできればと考えています。
↓下記などを参考にします！！
https://arxiv.org/abs/1912.12033

これを機に3D Point Cloudsについて知見を深めていただけたら大変嬉しいです！


※
カジュアルな開催としたいので、あまり多くを期待し過ぎないようにお願いします。
（当日トピックを専門で取り扱った上で話すという企画ではなく、ある程度いい加減な
理解やラフな考察は混じりますのであらかじめご了承ください。）


↓下記でテキスト化しましたので、内容は気になるけれど参加が難しい方はこちらの
入手もご検討ください！！
https://lib-arts.booth.pm/items/2269791

8/28（金）　20:00〜22:00

1. 予備知識の解説(20分)
　　点群(Point Clouds)のデータ形式とその取り扱いについて

2. 3D Point CloudsへのDeepLearningの導入の仕組みの簡単な解説(60分)
　　大枠の仕組みについて簡単に解説を行います。
　　"Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey"などを参考に簡単な仕組みや
　　手法の分類について体系的にお話します。

3. 追加情報などの紹介(30分)
　　"Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey"の内容をベースに追加情報に
　　ついてお伝えします。

※
全体の流れは変えませんが、細かい時間配分は全体バランス考慮して変更する可能性があります。

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・3D Point Cloudsについて興味がある方

・CNNなどの基本知識がある方
-> 基本知識があれば十分なので下記が大体わかっていれば大丈夫です。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,500名ほど。

下記は前提知識になりますので、自信のない方は一通り目を通してきてください。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6

6,000円

※
・領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします

8名（増枠はしません。9名としていますが、1名キャンセルの連絡を別途いただいていますので
8名以上にはならないようになっています。）

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。