Repro Tech Meetup

Repro は、6000以上のWeb・アプリに利用されるマーケティングオートメーションサービスです。
月間数千億のイベントのデータを処理し、そのデータをAIでユーザーを自動セグメントを行い、毎日数億のプッシュなどの施策を配信しています。

Repro Tech Meetupは、そんなReproが使っている・使おうとしている技術やノウハウについて共有したり、ゲストを呼んで学ぶミートアップです。

前回の雰囲気

• Repro Tech Meetup #6 Long Life RailsApps
• Repro Tech Meetup #5 Frontend Reliability
• Repro Tech Meetup #4 AI実戦投入
• Repro Tech Meetup #3 CRE
• Repro Tech Meetup #2 Android
• Repro Tech Meetup #1 Docker

テーマ: Practical AI

現在 "AI" はかつてないブームにあります。

ただなんとなくに過ぎなかったその興味は、明らかに "実用性" に移っていると感じます。
Repro AI Labs では顧客に価値を届けるための実用的な AI の可能性を真剣に考えています。

実際にその成果は汎用的な機能化にまで至りました。（『SmartAudience™』ベータ版の提供を開始）

そのためには、学習のためのデータパイプライン、アルゴリズム、サービスへの組み込み、そしてそれを運用する MLOps ...と知見は多岐に渡ります。

今回の Meetup では、AI が実際に使われている現場の学びを共有し、AI の実用性に関する知見を深めていきましょう！

お申込みはこちら

https://repro-tech.connpass.com/event/124326/

登壇者

Michiaki Ariga (chezou)

ML engineering and product development lover.

Treasure Data. Previously: Cloudera, Cookpad.
Founder of #kwskrb & #MLCT

「仕事ではじめる機械学習」出版しました

Kota Uenishi (kuenishi)

Chainerをつかって分散深層学習をやっています。

Sho Shimauchi (shiumachi)

Solutions Architect at Luminoso Technologies.

ex-Cloudera, ex-NEC.

Takashi Nishibayashi (hagino3000)

インターネット広告配信サービスの開発をしています。

配信効率の最適化や機械学習を使った予測処理の実装を主に担当。

Takeshi Kamada (take4)

九州工業大学情報工学部電子情報工学科卒。Webアプリケーションエンジニア。2018年6月にRepro入社。

Repro AI LabsにてAI機能の開発がメイン業務。Rails+Vue.jsのフロントエンドからPythonのMLバッチ、MLインフラまで担当。

コラボレーター(ワイガヤ)

Shinta Nakayama (tokoroten)

株式会社 NextInt 代表。 Repro AI Lab 技術顧問

Akira Miki (threetreeslight)

Repro VPoE / co-founder

会場

https://repro-tech.connpass.com/event/124326/