機械学習の社会実装勉強会
機械学習は様々な分野、企業で活用が始まっていますが、その多くはPOC止まりであり、 ほとんどの機械学習プロジェクトは社会実装されないという現実があります。私たちはその課題を解決し、機械学習の社会実装を進めるために、ナレッジの集積を始めました。
# 対象者
機械学習プロジェクトに関わるデータサイエンティスト、開発エンジニア、ビジネスサイド
# こんな方におすすめ
・機械学習プロジェクトを実施したが、ビジネス的な成果はあげられず、次は成功確率をあげたい
・機械学習プロジェクトに関わったが、データサイエンティスト・開発エンジニア・ビジネスサイドのコミュニケーションが難しい
・機械学習プロジェクトが全然スケジュール通りに進まない
・機械学習プロジェクトを推進できる組織をつくりたい
https://machine-learning-workshop.connpass.com/
【第51回】Obsidian × AI導入の成果 - 山崎孔敬
【第51回】AIがAIを拡張する時代へ ~Claude Codeで実現する高品質文書作成~ - 西岡賢一郎
【第50回】MLflow × LLM:生成AI時代の実験管理とリスク低減 - 西岡賢一郎
【第50回】Claude Codeで進めるAWSリソースのTerraform移行 - 熊懐葵
【第49回】claude codeをdevcontainerで安全に使う - 那珂将人
【第49回】ConductorでClaude Codeを並列化 - 西岡賢一郎
【第48回】n8nで定期成果報告の資料づくりを自動化する - 熊懐葵
【第48回】ローカルLLMでファインチューニング - 西岡賢一郎
【第47回】Autonomous Testingによるソフトウェアの品質保証 - 佐々木 健佑
【第47回】自作MCPサーバー入門 - 西岡賢一郎
【第46回】LangGraphとFlaskを用いた社内資料検索ボットの実装-Github Retriever構築編- - 熊懐葵
【第46回】MCPが変えるAIとの協働 - 西岡賢一郎
【第45回】LLMを活用したソフトウェアテスト - 佐々木 健佑
【第45回】LangFlowではじめるRAG・マルチエージェントシステム構築 - 西岡賢一郎
【第44回】LangGraphとFlaskを用いた社内資料検索ボットの実装-アプリケーション構築編- - 熊懐葵
【第44回】DeepSeekを使ったローカルLLM構築 - 西岡賢一郎
【第43回】devin.ai を1ヶ月試してみた使用感 - 那珂将人
【第43回】業務ツールをAIエージェントとつなぐ - Composio - 西岡賢一郎
【第42回】LangGraphとFlaskを用いた社内資料検索ボットの実装-Retriever構築編- - 熊懐葵
【第42回】LangGraphを使ったHuman in the loop - 西岡賢一郎
【第41回】LangGraphを使った社内資料検索ボットの実装-AIエージェント構築編- - 熊懐葵
【第41回】LLMの再現性を高めるためにできること - 佐々木健佑
【第41回】AIシステムの品質と成功率を向上させるReflection - 西岡賢一郎
【第40回】StreamlitとLangChainを使った表画像OCRアプリの実装 - 熊懐葵
【第40回】LangGraph Templatesによる効率的なワークフロー構築 - 西岡賢一郎
【第39回】LangChainでデータ分析agentを作ってみる - 熊懐葵
【第39回】AIエージェントの開発に特化した統合開発環境 LangGraph Studio - 西岡賢一郎
【第38回】AWS LambdaとLangSmithを使った社内レポート添削システムの実装 - 熊懐葵
【第38回】LangGraphを用いたAIアプリケーションにおけるメモリ永続化の実践 - 西岡賢一郎
【第37回】BigQueryとLangchainで実現するRAGパイプライン - 岩澤幸太