「自己組織化マップ」カテゴリーアーカイブ

データサイエンス, ベイズ統計学, 自己組織化マップ

【オンライン開催】 　CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会 　『ベイズ統計学２』『自己組織化マップ』6/24(水)

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株式会社インサイトのデータサイエンス勉強会
＜開催回数100、参加者数述べ300名＞
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◆◆【オンライン開催】
　CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
　『ベイズ統計学２』『自己組織化マップ』◆◆
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【日時】　6月24日（水）

　　　　　午前■9:40-14:10（オンライン集合9:35)
　　　　　　　　　　　　　 （12時～休憩1時間）
　　　　　　　　　『ベイズ統計学２』

　　　　　午後■14:30-18:00（オンライン集合14:25)
　　　　　　　　　『自己組織化マップ』

【会費】　各2,000円（事前振込み。手数料はご負担ください）

【定員】　各15名

【内容】「ベイズ統計学(入門)」の回に参加された方、
　　　　または「ベイズ統計学」の基礎をご理解の方向け。
　　　　 ■「ベイズ統計学２」
　　　　　　「ベイズ統計学入門」を発展させた応用面重視。
　　　　　　*逆確率（５つのジャンプ）
　　　　　　*ベイズ学習と予測
　　　　　　*グラフィカルモデル
　　　　　　*条件付同時確率
　　　　　　*共役事前分布
　　　　　　*ケーススタディ
　　　　　　*不確実性に基づく意思決定
　　　　　　*事例（論文の背景／結論・成果／提案の技術詳細）
　　　　　　*実装方法
　　　　　　*質疑、討論

　　　　 ■「自己組織化マップ(SOM)」
　　　　………………………………………………
　　　　　　*利用の目的
　　　　　　*深層学習におけるデータの選別と分類
　　　　　　*SOMの特徴・理論
　　　　　　*競合学習とは
　　　　　　*適用事例、アルゴリズム
　　　　　　*ラベリングとその注意点
　　　　　　*適用事例
　　　　　　*実装方法
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【お申込み】Connpassのサイトよりお申込みください。
　　　　　　https://insight.connpass.com/

【お願い】
・Zoom又はYouTubeライブ配信、不可能な場合はご相談下さい。
・1台のパソコンからの参加は1名のみです。
・基本的に、テキスト送付後のキャンセルは受け付けておりません。
・勉強会の録画・録音・撮影、および資料の2次利用、
　詳細内容のSNSへの投稿は固くお断りいたします。
　　　※ 尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

【テキスト】資料を事前に無料で郵送します。
　　　　　　PPT4ページを1枚にコピーしたものです。
　　*フルサイズの簡易製本版も販売しております。
　　 サンプル：http://www.meshman.jp/seminar/TextSample.png
　　 詳細：http://www.meshman.jp/seminar/textsales.html
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株式会社インサイト
[お問合せ]info@meshman.jp
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MCMC1, データサイエンス, ベイズ統計学, 自己組織化マップ

【オンライン開催】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会 　6月24日『ベイズ統計学２』『自己組織化マップ(SOM)』 　6月25日『過去の勉強会レビュー』『MCMC１』

株式会社インサイトのデータサイエンス勉強会
＜開催回数100、参加者数述べ300名＞
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◆◆【オンライン開催】
　CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
　6月24日『ベイズ統計学２』『自己組織化マップ(SOM)』
　6月25日『過去の勉強会レビュー』『MCMC１』◆◆
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【日時】6月24日（水）

　　　　午前■9:40-14:10（オンライン集合9:35)
　　　　　　　　　　　　　 （12時～休憩1時間）
　　　　　　　　『ベイズ統計学２』
　　　　　※「ベイズ統計学(入門)」の回に参加された方、
　　　　　　または「ベイズ統計学」の基礎をご理解の方向け。
　　　　　……………………………………………………………………………………………………………
　　　　午後■14:30-18:00（オンライン集合14:25)
　　　　　　　　　『自己組織化マップ』
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　　　　6月25日（木）

　　　　　午前■9:40-14:10（オンライン集合9:35)
　　　　　　　　　　　　　 （12時～休憩1時間）
　　　　　　　　　『過去の勉強会レビュー』
　　　　　……………………………………………………………………………………………………………
　　　　　午後■14:30-18:00（オンライン集合14:25)
　　　　　　　　　『MCMC１』
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【参加費】　各2,000円（事前振込み。手数料はご負担ください）
　　　　　　１テーマのみの参加可能です。

【定員】　各15名

【内容】■『ベイズ統計学２』
　　　　　　「ベイズ統計学入門」を発展させた応用面重視。
　　　　　　*逆確率（５つのジャンプ）
　　　　　　*ベイズ学習と予測
　　　　　　*グラフィカルモデル
　　　　　　*条件付同時確率
　　　　　　*共役事前分布
　　　　　　*ケーススタディ
　　　　　　*不確実性に基づく意思決定
　　　　　　*事例（論文の背景／結論・成果／提案の技術詳細）
　　　　　　*実装方法
　　　　　　*質疑、討論
　　　　……………………………………………………
　　　　 ■『自己組織化マップ(SOM)』
　　　　　　*利用の目的
　　　　　　*深層学習におけるデータの選別と分類
　　　　　　*SOMの特徴・理論
　　　　　　*競合学習とは
　　　　　　*適用事例、アルゴリズム
　　　　　　*ラベリングとその注意点
　　　　　　*適用事例
　　　　　　*実装方法
　　　　　　
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　　　　 ■『過去の勉強会のレビュー』
　　　　　※過去に勉強会に参加された方限定。
　　　　　　*Q&A
　　　　　　*補足説明又は復習
　　　　　　*最近のデータサイエンス調査状況
　　　　　　*環境構築指南
　　　　　　*実装動作確認（既配布ソースコードについて)
　　　　　　*Pythonコーディングポイント指導　　等
　　　　　（要望に応じ内容を変更する場合があります））
　　　　　
　　　　　………………………………………………
　　　　 ■『MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)１』
　　　　　　　　乱数発生アルゴリズムMCMC、その利用目的
　　　　　　　　ベイズ更新の復習
　　　　　　　　マルコフ連鎖の例
　　　　　　　　定常分布(=不変分布)への収束
　　　　　　　　マルコフ連鎖の収束条件
　　　　　　　　詳細釣り合い条件
　　　　　　　　マルコフ連鎖モンテカルロ法
　　　　　　　　メトロポリス・ヘイスティング(MH)法
　　　　　　　　MH法アルゴリズム
　　　　　　　　ハミルトニアン・モンテカルロ法
　　　　　　　　独立MH法（ケーススタディ）
　　　　　　　　CAEへの適応事例
　　　　　　　　実装方法
　　　　　　　　質疑、討論
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【お申込み】Connpassのサイトよりお申込みください。
　　　　　　
　　テキスト事前郵送のため４日前までにお申込みください。

【お願い】
・Zoom又はYouTubeライブ配信、不可能な場合はご相談下さい。
・1台のパソコンからの参加は1名のみです。
・テキスト送付後のキャンセルは受け付けておりません。
・勉強会の録画・録音・撮影、および資料の2次利用、
　詳細内容のSNSへの投稿は固くお断りいたします。
　　　※ 尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

【テキスト】資料を事前に無料で郵送します。
　　　　　　PPT4ページを1枚にコピーしたものです。
　　*フルサイズの簡易製本版も販売しております。
　　 サンプル：http://www.meshman.jp/seminar/TextSample.png
　　 詳細：http://www.meshman.jp/seminar/textsales.html
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株式会社インサイト
[お問合せ]info@meshman.jp
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▼勉強会スケジュール
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf
▼Connpass掲載サイト
https://insight.connpass.com/
▼講師派遣・サロゲートモデルの作成
http://www.meshman.jp/seminar/KoushiHaken.html

データサイエンス, 決定木とランダムフォレスト, 自己組織化マップ

◆◆【オンライン開催】　　 CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会 　　　　　　　　『自己組織化マップ(SOM)』『決定木とランダムフォレスト』5/15(金)◆◆

株式会社インサイトでは、2018年末よりデータサイエンス勉強会を開始。16のテーマについてオリジナルテキストを作成、開催回数90回、参加者数述べ250名を超えました。

【日時】5月15日（金）

　　　　　午前：10:00-14:30（昼食休憩 1時間）
　　　　　　　　　『自己組織化マップ(SOM)』
　　　　　午後：14:40-18:10
　　　　　　　　　『決定木とランダムフォレスト』
　　　　　　　　　
　　 ※午前・午後、片方のみの参加OKです。

【会費】各2,000円(コピー版資料込み）
　　　　　　　　（東京開催よりオンラインへ変更のため据え置き）

【定員】各7名

【内容】■『自己組織化マップ(SOM)』
　　　　………………………………………………
　　　　　　*利用の目的
　　　　　　*深層学習におけるデータの選別と分類
　　　　　　*SOMの特徴・理論
　　　　　　*競合学習とは
　　　　　　*適用事例、アルゴリズム
　　　　　　*ラベリングとその注意点
　　　　　　*適用事例
　　　　　　*実装方法

　　　　■『決定木とランダムフォレスト』
　　　　………………………………………………
　　　　　　＊分類木／回帰木
　　　　　　＊アンサンブル学習
　　　　　　＊決定木の精度
　　　　　　＊目的関数
　　　　　　＊分割条件（エントロピー、ジニ府純度、分類誤差）
　　　　　　＊CAEへの適用事例(アイデアの例示のみ)
　　　　　　＊実装方法
　　　　　　＊質疑、討論

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【お申込み】info@meshman.jp へ下記ご記入の上ご連絡ください。
　　　　　　＊開催日
　　　　　　＊ご希望の勉強会テーマ
　　　　　　＊資料送り先の住所・氏名
　　　　　　＊当日連絡が取れる電話番号
　　　　　　＊Zoomの使用経験（有／無）

　　※振り込み確認後に資料送付のため、
　　　開催4日前までにお申し込みください。

【お支払い】事前払い。手数料はご負担ください。
　　　　　　・三井住友銀行 ときわ台支店 普通6569453
　　　　　　・りそな銀行 常盤台支店 普通4329261
　　　　　　・ジャパンネット銀行 本店営業部 普通6207320
　　　　　　名義：株式会社インサイト

【参加までの流れ】
　・info@meshman.jp へ上記を送信してください。
　　↓
　・インサイトより受付完了メール送信
　　↓
　・振込
　　↓
　・振込確認後、資料送付
　・（Zoomを初めてご使用の方のみ接続確認）
　　↓
　・開催30分前迄にZoom接続用ID送信

【お願い】
・原則Zoom又はYouTubeライブ配信、不可能な場合はご相談下さい。
　開催時刻前に設定して待機ください。
・午後参加：基本的に、資料送付後のキャンセルは受け付けておりません。
・勉強会の録画・録音・撮影、および資料の2次利用、
　詳細内容のSNSへの投稿は固くお断りいたします。
　　　※ 尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

【テキスト】資料を事前に無料で送付します。
　　　　　　PPT4ページを1枚にコピーしたものです。
　　*フルサイズの簡易製本版も販売しております。
　　 サンプル：http://www.meshman.jp/seminar/TextSample.png
　　 詳細：http://www.meshman.jp/seminar/textsales.html

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　ゴールデンウィーク集中勉強会
　http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html
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　講師の派遣も賜っております
　http://www.meshman.jp/seminar/KoushiHaken.html
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＝株式会社インサイト＝
▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf