{ 実践プログラミングセミナーシリーズ }

実践プログラミングセミナーシリーズとは

トップエスイーの理念に基づくプログラミングセミナー群です. IoT,人工知能,クラウドなど様々な新たな技術・トレンドが登場するなか, それに対応する先端的なプログラミング技術も急速に発展しております. そこでトップエスイーでは,先端的なトピックに関する先端的なプログラミング技術を駆使し, 価値の高いソフトウェアを開発できるプログラマ育成を目的としたプログラミングセミナーシリーズを設立しました.

本セミナーは,集中セミナー形式で先端トピックのプログラミングを学びます. 構成はセミナーによって異なりますが,1セミナー2日間8コマ(1コマ90分)の形式を基本とします.

2017年度開講予定セミナー

2017/6/19 (Mon) 予定 TensorFlowによるニューラルネットワーク入門

(詳細は本ページ内に記載してあります)

  • セミナーでの講演内容はビデオ収録いたします.後からもう一度講師によるプレゼンテーションをご自宅などでご覧頂けます.
  • 各セミナー毎に個別に受講登録してください.
  • 受講料は各セミナー毎に設定されております.

2017年度開講予定セミナー
TensorFlowによるニューラルネットワーク入門

タイトル TensorFlowによるニューラルネットワーク入門
開講日時 2017年6月19日(1日間,月曜日) 10:30〜18:00 予定
申し込み開始は4月を予定しています.
会場 国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム (2010/2009)
講師

中井悦司 Google Cloud Solutions Architect

大学院在学中に素粒子理論の研究を通して,関数解析,統計理論など,機械学習の基礎となる数学を学んだ後,予備校講師,外資系ITベンダー,Linuxディストリビューターを経て,現在は,大手検索サービス企業にて,クラウドと機械学習の活用に向けた技術支援を実施.

データ活用技術の健全な普及を目指し,表面的なライブラリーの使い方ではなく,機械学習/ディープラーニングの根本的な仕組みを伝えることを主眼とした書 籍執筆や講演活動にも注力.代表的な著書は,「改訂新版プロのためのLinuxシステム構築・運用技術」「Docker実践入門」「ITエンジニアのための機械学習理論入門」「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」など.

セミナー受講のための前提知識
  • 大学初等レベルの微積分と線形代数
  • Pythonの基本文法
セミナー受講で得られる知識
  • データサイエンスと機械学習の基本概念
  • TensorFlowによるニューラルネットワークの実装方法
  • 畳み込みニューラルネットワークの動作原理
  • その他のニューラルネットワークの応用例
概要

ディープラーニングの活用が広がるきっかけともなった,「畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)」の基本的な構造をTensorFlowで実装したサンプルコードを用いて解説していきます.機械学習に馴染みのない方にも受講していただけるよう,機械学習の基本的な考え方から始まり,CNNを構成する各パーツの機能を丁寧に解説していきます.サンプルコードを各自で実行するための演習環境を提供しますので,実際にコードを実行して動作を確認しながら理解を深めていただくことができます.また,CNNの応用例として,DCGAN(画像生成アルゴリズム)の概要も紹介します.

詳細

10:30-11:45

  • オープンニング,環境説明
  • データサイエンスと機械学習
  • ロジスティック回帰と最尤推定法

13:00-17:30

  • TensorFlowのコードの書き方
  • 線形多項分類器
  • 多層ニューラルネットワークによる特徴抽出
  • 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出
  • 畳み込みフィルターの動的な学習
  • DCGAN(画像生成アルゴリズム)の概要
  • QA & 自主演習
参考資料

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」(マイナビ出版)

本セミナーにご参加いただける方には,本書のPDF版を差し上げます.当日受付にて,書籍を入手できるシリアルコードをお渡しします.シリアルコードの利用方法はこちらをご覧ください.

定員 30名 (先着順)
参加費 8万円(消費税込み)
受講環境

演習のためのPC(Windows 7)を貸し出し希望の方は,申し込み時に申請をしてください.ご自分のPC等をお持ちいただいて,そちらで演習を行うこともできます.その場合,WebブラウザーとしてChromeが利用できるPCをご用意ください.

その他

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
国立情報学研究所
トップエスイーが主催します.

2017年度開講予定セミナー
Sparkによる実践的ビッグデータ分析演習

タイトル Sparkによる実践的ビッグデータ分析演習
開講日時 2017年1月の開催では多数のご応募をいただきありがとうございました.次回は2017年度の開催となります.日程が決定次第本サイト等でおしらせします.
会場 国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム (2010/2009)
講師

坂本一憲 国立情報学研究所 助教

1987年生まれ.国立情報学研究所 助教/科学技術振興機構さきがけ研究員(兼任). 経産省およびIPA未踏スーパークリエーター. ソフトウェア工学およびプログラミング教育が専門で,現場の役に立つ実用的な研究を目指す. 文科省の教育プロジェクトenPiTの教員として, 4年以上に渡りビッグデータ分析技術を活用したハッカソンイベントである BIG data programming CHAllengeを主催.

近年は,心理学や行動経済学など複数分野の科学的知見に基づいて, 学習や運動活動上の目標達成を支援するために, パーソナリティを考慮した行動促進技術の研究開発に取り組む. 自身の飽きっぽく,物事を続けられない性格と日々戦いながら, 「継続は力なり」の正しさを証明できるような成果を生むために奮闘中.

セミナー受講のための前提知識
  • Javaプログラミングの基礎的な知識
  • Linux操作の経験および基本的な知識
セミナー受講で得られる知識
  • Apache Sparkの効果的な使い方
  • Apache Sparkが役に立つ場面に対する理解
  • ビッグデータ分析の勘所
概要

Apache Sparkを利用して実践的なビッグデータ分析に取り組んで頂きます.国立情報学研究所が公開するビッグデータなどを対象にして,Apache Sparkにより統計解析や機械学習などの演習を行います.さらに,Apache Sparkは扱えるデータの規模に限界があるため,超ビッグデータに対する分析システムとしてHiveも体験して頂きます.

詳細

1日目(10:30〜18:00)

  • 1コマ目: Apache Sparkの概要説明
  • 2コマ目: Apache Sparkによる分析演習
  • 3コマ目: Apache SparkおよびHiveの分析演習
  • 4コマ目: 5コマ目以降で扱うデータセットの説明

2日目(10:30〜18:00)

  • 5コマ目: データセットを活用した実践的な分析演習(1)
  • 6コマ目: データセットを活用した実践的な分析演習(2)
  • 7コマ目: データセットを活用した実践的な分析演習(3)
  • 8コマ目: 分析演習を通して得られた知見の発表会
参考資料

詳解 Apache Spark」(技術評論社)

本セミナーにご参加いただける方には,本書のPDF版を差し上げます.書籍を入手できるギフトコードをお渡しします.ギフトコードの利用方法はこちらをご覧ください.

Apache Spark超入門 (Hadoop / Spark Conference Japan 2016 講演資料)

定員 40名 (先着順)
参加費 15万円(消費税込み)
受講環境

演習のためのPC(Windows 7)を貸し出し希望の方は,申し込み時に申請をしてください. ご自分のPC等をお持ちいただいて,そちらで演習を行うこともできます. その場合,SSHで接続可能なクライアントをご用意ください. また,WindowsではPacketiXのVPNクライアントをインストールしてください. アカウントは当日お渡しします.OS Xの方は申込時にご相談ください.

その他

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
国立情報学研究所
トップエスイーが主催します.

お申し込みに関して

  • 申し込みはオンラインで受け付けています.原則として,受講される方個別にお申し込みをお願いしています.申し込み後,申し込み内容をメールでもお送りしています.
  • お支払いは請求書でお願いします.セミナー実施日の1週間前までにお送りしますので,お支払いをお願いします.
  • セミナー実施日の1週間程度前を目処に,受講票をお送りします.5日前に受講票が届いていない場合には,トップエスイープロジェクト事務局までお問い合わせください.