まず予習しておいた戸山公園にはピカチュウはいなかった。東側も行ってみたけどブーバーくらいしかいなかったし、高低差があるので歩くのがめんどくさかった。西側はオニスズメばかりｗ

PyConJPは去年は不参加だったので二年ぶりの参加でした。初中級向けの演題が多かった気がして、間口が広げたかったのかなぁと思ったが一方でディープな話題が少なくて初期の頃とは色々変わっているんだなぁと感じた。これは選考プロセスのせいもあるのかな？

あとディープラーニング関連の演題が多かった。一昨年は機械学習の話題も多かった気がするけど。僕の最近の興味もディープラーニングなので、Pythonというよりはディープラーニングの演題を聴きに行った（というかほとんどそれしか聴いてないｗ）

尚、狙った演題を椅子に座って聞くためには一つ前の演題をスキップしないとしんどいことになるのでなかなか厳しかった。もう少し自由に出入りできると良いのかなと思うが、大学では仕方ないかな（逆にカジュアルに出入りできる教室の設計だと困るｗ）

深層学習の次の一手

次の一手ということで、なんとなくディープな話が聞けるのかなと思ったけど、クラウドサービスの話が多かった印象。 自社サービスの宣伝するならもっとグイグイやってくれたほうがよかったかな。

GPUを使える仮想環境のニーズって個人レベルだとかなりあると思うんだよね。気軽に試したいし。

尚、CNTKはちょっと興味を持った。

ニューラルネットワークのフレームワークであるChainerで始める対話Botの作成

自然言語処理系のDLはあまり追いかけてなくて、　word2vecくらいしか理解してないんだけど、あれはディープじゃないから。RNNとかLSTMをつかってやろうとしたことの話で、具体的なコードが出てこなかったけど、やろうとしていることは理解できて面白かった。

LSTMと化合物のフラグメントってどう対応とったらうまいくのかなぁとか思った。ゲノムのほうがやりやすい気はするけどそういう論文は見たことないなぁ。

確率的ニューラルネットの学習と Chainer による実装

とても勉強になった。ツイートでメモとってたので、帰りの新幹線で読み返してた。

画像生成と化合物合成って結構似ていると思っているので、こういう方法で化合物生成するのって悪くはないんじゃないかなぁーと。

そのうち試す。

Pythonでpyftpdlibを使ってFTPサーバーを作る際に使ったテクニックの紹介

要件定義と言うか仕様を固めるの難しいよなぁと思いながら聞いていた。パッケージを作りたいヒトは聞いておいて良い内容だったと思います。僕も、あのときああいう風にすればよかったのかとか思いながら聞いていた。

Deep Learning with Python & TensorFlow

tensorflowの触りだけだった。初めてのヒト向けに具体的な事例を紹介する内容だったと思う。知らない人向けには面白かったと思うが、ある程度使っているヒトにとってはちょっと物足りなかったかも。

二年ぶりの参加だったけど、色々と刺激を受けて楽しかった二日間だった。来年も参加します。