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トップエスイーセミナー

社会人エンジニア向けにソフトウェア工学の教育を提供しているトップエスイーが開催するセミナーです.ソフトウェアを取り巻く環境は機械学習の実用化など日々進化しています.そのような中,ソフトウェア開発に関わる方々が先端的な知識を獲得できるようなセミナーを実施します.

本セミナーは,集中セミナー形式で学びます.1日あたり6時間をかけて,1日ないしは2日間で実施します.講義はもちろんありますが,演習にも時間をかけて実際に様々な技術に触れていただき,学習効果を高めます.

開講予定セミナー

セミナーの日程が決定し次第こちらのページでお知らせします.

  • 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.

2019年度開講セミナー
統計学と多変量解析の基礎と応用

タイトル 統計学と多変量解析の基礎と応用
開講日時
12月19日(木)
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

奥野 拓也 氏 NTTテクノクロス株式会社

NTTアイティ株式会社へ入社後,社会人ドクターを取得し現在はNTTテクノクロス株式会社にてデータ解析業務に従事.主に生体情報・ライフログやセンサーデータ等を扱い研究開発段階から製品化まで技術支援を実施.最近はプログラミングを用いない機械学習の研修を開発しリテラシー向上のため奮闘している.専門は時系列解析,マーケティング・サイエンスで統計モデルを用いたデータ解析.

セミナー受講で得られる知識
  • データサイエンスと統計科学の基本概念
  • 統計モデルと機械学習の違い
  • 階層ベイズモデルによるデータ分析とその応用例
概要

企業内外にあるデータを集計・分析して意思決定に活用することは古くから行われており, 統計学が活用されている. 意思決定には記述統計量をはじめ様々な統計的手法が用いられているが, コンピュータとソフトウェアの発展により統計モデルを用いたデータ解析の敷居が下がった. そこで本講座では統計モデルを活用したデータ解析方法について解説する.

詳細
  • 1コマ目(10:30-12:00):講義
    • オリエンテーション,データの可視化と要約統計量
  • 2コマ目(13:00-14:30):講義
    • 確率変数と確率分布,最尤法による推定
  • 3コマ目(14:45-16:15):講義
    • ベイズ統計学
  • 4コマ目(16:30-18:00):演習/解説
    • 階層ベイズモデル
参考資料
  • 「基幹講座 数学 統計学」 中村和幸(東京図書)
  • 「StanとRでベイズ統計モデリング」松浦健太郎(共立出版)
定員 20名 (先着順) 最小履行人数は2名といたします
参加費 2万5300円(消費税込み)
受講環境

演習のためのPC(Windows 10)をこちらで準備致します.ご自分のPCを利用されたい場合には,あらかじめSSHでサーバーに接続できるようにご準備をお願いします.

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.

2019年度開講セミナー
Pytorchを利用した深層学習の実践

タイトル Pytorchを利用した深層学習の実践
開講日時
3月13日(金)
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

岡留 有哉 氏 株式会社日立製作所

大阪大学にて博士号(工学)を取得後, 株式会社日立製作所へ入社. 現在は流通・物流分野向けのデータ分析, および機械学習技術に関する研究開発業務に従事し, 顧客の課題解決に取り組む. 深層学習に関し, 面白いデータはないかと日々調査をしている.機械学習, データ分析, ロボティクス, およびシステム知能化に興味を持つ.

セミナー受講で得られる知識
  • 深層学習の基礎および応用
  • 深層学習開発フレームワークの利用方法
  • 深層学習開発アプリケーションの開発
概要

画像や音声といった多種多様なデータの利活用によるソリューション開発が, 多くの企業において進められている. そのなかで, GPUを始めとしたコンピュータの演算性能の発達ともに深層学習の活用もおおく検討されており, 今後も多くのソリューションに搭載されていくと想定される. そこで本講座では, 深層学習フレームワークの1つであるPytorchを用いたアプリケーションの開発について演習を交えて解説する.

詳細
  • 1コマ目(10:30-12:00):講義
    • オリエンテーション, 深層学習の基礎
  • 2コマ目(13:00-14:30):講義および演習
    • 手書き文字データであるMNISTを題材とした演習
  • 3コマ目(14:45-16:15):講義
    • 多様な認識モデルの紹介と解説
  • 4コマ目(16:30-18:00):講義および演習
    • 事前学習済み重みの活用, ファインチューニングと転移学習
参考資料
定員 20名 (先着順) 最小履行人数は2名といたします
参加費 2万5300円(消費税込み)
受講環境

演習のためのPC(Windows 10)をこちらで準備致します.ご自分のPCを利用されたい場合には,あらかじめSSHでサーバーに接続できるようにご準備をお願いします.

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.
  • 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.

TopSE Communityのアカウント取得

お申し込みに先立って,TopSE Communityのアカウントを作成してください.ただし,現在,TopSE受講生の方,以前にトップエスイーセミナーを受講された方はアカウントの作成は不要です.

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セミナーへのお申し込み

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