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◆◆CAE技術者の為のPython/Numpy体験講習会12/16(月)◆◆

【開催日】 12月16日(月)
【 時間 】 13:20~16:50
【 会場 】 インサイト会議室、又は
      文京区礫川地域活動センター
【 会費 】 2,000円
【 内容 】Pythonの利点・欠点 Pythonと Numpyの違い   Numpyの概要   CAEへの適用事例   実装方法   質疑、討論
(ソースコードは後日配布)   ※過去に弊社で開催した同タイトル講習会と同内容です。

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現在弊社では、CAE技術者がデータサイエンスを利用することを
推進しております。
データサイエンスの処理プログラム言語は現在PythonとRが主流ですが、RからPythonへの移行が予想されます。
データサイエンスのプログラムを組む際に、計算速度の観点や
ライブラリを利用する為にはNumpyの利用が必須です。
こそでこの講習会ではPython全般の基礎知識とNumpyに焦点を絞りしました。
コードを丁寧にご説明します。
小規模な勉強会です。これからデータサイエンスの学習をお考えの方には特にお勧めです。

★また、AdvOnWinに添付されたADVENTUREの各コマンドを自動実行
できるようにPythonのスクリプトを作りましたのでご紹介致します。

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【お問い合わせ/お申込み】
tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
・ご希望のテーマと日付
・氏名
・所属
・連絡先
をご記入ください。
tel:05088854787
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★皆様のご参加をお待ちしております!

◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉会 『ベイズ統計学入門』『ベイズ最適化』◆◆

【開催日】 12月13日(金)

【 時間 】  ■「ベイズ統計学入門」10:00-14:30 (12:00-13:00休憩) ■「ベイズ最適化」14:40-18:10

※片方のみの参加も可能ですが、 「ベイズ最適化」は「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 ご理解の方向けです。

【 会場 】 文京区礫川地域活動センター       https://goo.gl/maps/VaKEXbqtGwuqP2y8A

【 会費 】 各2,000円

【 内容 】 「ベイズ統計学入門」   ベイズの理論   ベイズの定理   確率変数と確率分布   離散型・連続型   ベイズ更新   非ベイズ

「ベイズ最適化」 実験する度に今までの実験結果に基づいて 「ベイズ的に」次の実験をデザインするのが ベイズ最適化です。製造業等、様々な分野で実 験の効率化を図ることが出来ると考えられてい ます。ガウス過程による回帰をうまく使って、 実験計画法における新しい実験候補を探索した り、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパー パラメータ (学習では求まらないため事前に 決めるべきパラメータ) を決定する方法です。 内容は、実験計画法、ベイズ以外の探索手法の 紹介、獲得関数、探索と活用のトレードオフ、 ガウス過程など。
(ソースコードは後日配布)

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インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指し、昨年11月よりデータサイエンス勉強会を始め、40回を超える開催を行ってきました。これからのトレンドに備え、幅広い分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識
について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。

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【お問い合わせ/お申込み】
tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
・ご希望のテーマと日付
・氏名
・所属
・連絡先
をご記入ください。
tel:05088854787
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http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#datascience_1118
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★皆様のご参加をお待ちしております!

▼2019年度 2級“直前” 合格対策講習会
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#2019tyokuzen
▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼Twitter

▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf

データサイエンス勉強会[自己組織化マップ](無料!)4月12日(金):ML_05

CAE技術者向けデータサイエンス勉強会
テーマ:自己組織化

日時:4月12日(金)13:20~16:50
場所:インサイト会議室(東大赤門前)
(4名を超える場合: 礫川地域活動センター)
お問い合わせは support@meshman.jp(総務部 三好)まで。

■ 内容(1月25日、2月28日開催と同内容です)
*SOM(Self OrganizingMap)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

*皆様のご参加、お待ちしております*

インサイトの講習会スケジュールはこちらから↓
http://www.meshman.jp/seminar/schedule2018_2019.pdf

データサイエンス勉強会[自己組織化マップ](無料!)2月28日(木):ML_03

CAE技術者向けデータサイエンス勉強会
好評につき、テーマ:自己組織化マップ、を再度行います。

日時:2月28日(木) 13:20~16:50
場所:インサイト会議室(東大赤門前)
  (4名を超える場合:礫川地域活動センター)
お問い合わせは support@meshman.jp(総務部 三好)まで。

■ 自己組織化マップ
  ※内容は1月25日と同じです。
13:20~ データサイエンスについて
13:30~ 自己組織化マップの概要
14:50~ CAEへの適用事例
15:20~ 実装方法
16:20~ 質疑、討論
16:50 終了

*皆様のご参加、お待ちしております*

詳細↓
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#datascience