Toru Tamaki

Professor, Nagoya Institute of Technology. Research interests include computer vision, pattern recognition, machine learning, etc.

[名古屋CV・PRML勉強会 @nagoyacv]

第63回名古屋CV・PRML勉強会についてお知らせします！
今回新たにzoomでのハイブリッド参加枠を儲けました。
zoomのリンクは当日共有予定です。
皆様のご参加お待ちしております！
https://t.co/bVgsivGVPw

[Toru Tamaki @ttttamaki]

最近宣伝してませんでしたが，コンピュータビジョン論文読み会2025年度 第3回，明日やります https://t.co/CkWbv82P2O

[Toru Tamaki @ttttamaki]

今年度もやります．１回目は今日．コンピュータビジョン論文読み会2024-1 https://t.co/Hp7zwkALO7

[Toru Tamaki @ttttamaki]

今日やります．コンピュータビジョン論文読み会2023-7 https://t.co/mIK9vTjGhc

[Toru Tamaki @ttttamaki]

コンピュータビジョン論文読み会2023-6 https://t.co/Sm9g45bkeH 週明け月曜夜です

[Toru Tamaki @ttttamaki]

@ketsumedo_yarou よかったです。後期の授業頑張ってください。でもそうか東大生が見るのか。。。いろいろ突っ込まれそう。

[Toru Tamaki @ttttamaki]

@ketsumedo_yarou slideshareにアップしました．参考になれば幸いです．以前のものから順番入れ替え・内容更新してます．

[Toru Tamaki @ttttamaki]

公開当時は1日に10本でもアップロードできたのに、いつからかスパムYouTuber排除のために1日1〜2本しかアップロードできないように。その代わり、動画の長さが15分(だったかな？)から6時間に、更に今は12時間までOKに。色々変わりますね。

[Toru Tamaki @ttttamaki]

「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」が公開10周年なので10時間の動画1本にしてYouTubeにアップしました．
https://t.co/xNhxPXp1Fb

[Toru Tamaki @ttttamaki]

公開10年で現在14000人。。。当時は想像もしませんでした。

[Toru Tamaki @ttttamaki]

ついに受講者が1000人！ Udemyレクチャー「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」 http://t.co/JnZcADNvDa まさか4桁に到達するとは思っていませんでした．

[Toru Tamaki @ttttamaki]

月末やります
コンピュータビジョン論文読み会2023-4 https://t.co/X2cBMVaLpc

[Toru Tamaki @ttttamaki]

コンピュータビジョン論文読み会2023-3
今日やります
https://t.co/jazQdWCSAa

[Toru Tamaki @ttttamaki]

コンピュータビジョン論文読み会2023-2
連休明けにもやりますー
https://t.co/yWPPcoc0lz

[Toru Tamaki @ttttamaki]

https://t.co/v8cfraRS0h

[MIRU若手プログラム @miru_wakate]

#MIRU2023若手プログラム のwebページを公開しました。
日程やプログラムの流れ、スケジュールなどをご確認いただけます。
グループワークを通じて若手メンバー間で新たな交流の機会が生まれることを期待しています。

https://t.co/157uoCyFzw

[Jia-Bin Huang @jbhuang0604]

How to decide what to work on?

So many exciting ideas, so little time! How can one narrow down to a specific idea to work on? 🤔

Sharing some strategies I found useful. 🧵

[elvis @omarsar0]

Understanding Deep Learning

If you are looking for a comprehensive deep learning book with some of the more recent trends ( transformers, diffusion models, GNNs,...), this looks like a great option.

https://t.co/CAbT2vy67G

[elvis @omarsar0]

Transformer Catalog ( 2023 Edition)

Really neat timeline of Transformer models by @xamat. A great reference to track and find the latest notable Transformer models.

https://t.co/i74nI2FsuM

[Andrej Karpathy @karpathy]

🔥 New (1h56m) video lecture: "Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out."
https://t.co/2pKsvgi3dE
We build and train a Transformer following the "Attention Is All You Need" paper in the language modeling setting and end up with the core of nanoGPT.