「深層学習」カテゴリーアーカイブ

CAEの為のデータサイエンス ・8月お盆集中勉強会

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≪開催回数100回、参加者数述べ300名の実績!≫

 ◆◆CAEの為のデータサイエンス
    8月お盆集中勉強会のお知らせ◆◆

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オンライン(Zoom)にて開催します。
1コマのみの参加も歓迎です。

【スケジュール】
■12日(水)-------------------
    ①『クラスター分析』
     :9:40~14:10(オンライン集合9:35)
            (12時~休憩1時間)

    ②『異常検知の基礎』
     :14:30~18:00(オンライン集合14:25)

■13日(木)-------------------
    ③『スパース・モデリング』
     :9:40~14:10(オンライン集合9:35)
            (12時~休憩1時間)

    ④『カルマンフィルタ』
     :14:30~18:00(オンライン集合14:25)

■14日(金)-------------------
    ⑤『深層学習1』
     :9:40~14:10(オンライン集合9:35)
            (12時~休憩1時間)

    ④『深層学習2』
     :14:30~18:00(オンライン集合14:25)

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【参加費】各4,000円

【内 容】 ▼各テーマの概要はConnpassのサイトにてご覧ください。
【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。
・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
   詳細
      (セット販売もございます)
◇◇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
       株式会社インサイト
     [お問合せ]info@meshman.jp
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第2回インサイト・データサイエンスカンファレンス
<機械学習を工学問題予測に応用するためのポイント>
      (無料・要参加登録)
……………………………………………..
▼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/

【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  『深層学習1』『スパース・モデリング』7/28(火)

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
 『深層学習1』『スパース・モデリング』◆◆
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【日時】7月28日(火)
     …………………………………………………………………
     午前■9:40-14:10(オンライン集合9:35)
              (12時~休憩1時間)
         『深層学習1』
     …………………………………………………………………
     午後■14:30-18:00(オンライン集合14:25)
         『スパース・モデリング』
     …………………………………………………………………
【参加費】 各4,000円
      1テーマのみの参加可能です。

【定員】 各15名

【内容】■『深層学習1』
      *レベル1:パーセプトロン
      *レベル2:パーセプトロンから階層型ニューラルネットワークへ
      *レベル3:活性化関数
      *レベル4:2層NNの実装
      *レベル5:学習の枠組み
      *CAE事例紹介
      *質疑、討論

    ……………………………………………………
     ■『スパース・モデリング』
      スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量の
      データの中から少量の本質的なデータを抽出する
      技術と言われていますが、ノイズを含む画像から
      ノイズを除去するのにも利用されています。
      それは正則化と言う技術を利用して実現されます。
      正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則化が注目
      されており、LASSOと呼ばれております。スパース
      モデリングの成果は、MRIの画像解析や、ブラック
      ホールの画像の高解像度化で良く知られてます。
      LASSOは単純に回帰の技術として利用する事も可能
      です。

【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。
  (「過去の勉強会レビュー」を除く)

【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。
・基本的にテキスト準備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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第2回インサイト・データサイエンスカンファレンス
<機械学習を工学問題予測に応用するためのポイント>
      (無料・要参加登録)
……………………………………………..

◆◆CAE技術者のための   『深層学習1』(有料)   『深層学習2』(無料)        4/10(金)◆◆

◆◆CAE技術者のための『深層学習1』(有料)『深層学習2』(無料)◆◆

【日時】 4月10日(金)
【会場】インサイト会議室(各3名)
    オンライン参加 (各2名)

………………………………………………………..
※午前・午後、片方のみの参加も可能ですが、「深層学習2」は、
 「深層学習1」に参加された方、もしくは同等の知識をお持ちの方向け。
●演習で計算をしますのでパソコン又は関数電卓をご持参ください。
※同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。
………………………………………………………..
 ■『深層学習1』
   午前:10:00-14:30(昼食休憩 1時間)
   参加費:2,000円
   
   内容:*レベル1:パーセプトロン
      *レベル2:パーセプトロンから階層型
          ニューラルネットワークへ
      *レベル3:活性化関数
      *レベル4:2層NNの実装
      *レベル5:学習の枠組み
      *CAE事例紹介
      *質疑、討論

 ■『深層学習2』
   午後:14:40-18:10
   参加費:【無料】
   内容:*レベル6:学習の枠組み2
       から始めます。 詳細決まり次第下記に掲載します。
    http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#datascience_1118
………………………………………………………..
【お申込み】
  info@meshman.jp 総務部 三好
   ・ご希望の勉強会名 
   ・氏名
   ・所属
   ・連絡先
  ※オンライン参加の場合は
   ・当日連絡が取れる電話番号
  ※オンラインで「深層学習1」については、
   ・資料送付先住所・氏名
   をご記入ください。
  tel:05088854787
………………………………………………………..
【オンライン参加費】
  「深層学習1」については
    【参加費】 2,000円 (事前払い・手数料負担をお願いします。)
      □振込み先:
       ・ジャパンネット銀行 本店営業部 普通6207320
       ・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
      □名義:株式会社インサイト

【オンライン参加の方へお願い】
 ・ZoomまたはSkypeでの開催になります。
  接続用IDとパスを事前にメールにて送付します。
  開催時刻前に設定の上、待機ください。
 ・基本的に、テキスト送付後のキャンセルは受けておりません。
 ・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。

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★データサイエンス・出張グループセミナー
 講師がご依頼先に出向いてセミナーを開催しております。
 基本コース(全5回、上限7名程度)ですが、
 テーマ、人数などアレンジ可能です。
 新人研修など組織力UPにお役立てください。
――――――――――――――――
株式会社インサイト
▼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

◆◆CAE技術者のための『Python/Numpy基礎講習会』(有料)、  深層学習【無料】3/13(金)◆◆

◆◆CAE技術者のための『Python/Numpy基礎講習会』(有料)、
 深層学習【無料】◆◆

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、
及びCAE技術者の為のPython/Numpy基礎講習会を開始。
14のテーマについてオリジナルテキストを作成、
開催回数80回、参加者数述べ200名を超えました。

【日時】 2020年3月13日(金)

     午前:10:00-14:30(昼食休憩 1時間)【2,000円】
         『Python/Numpy基礎講習』

     午後:14:40-18:10 【無料】
         『深層学習』

     (午前・午後、片方のみの参加OKです)

【会場】 インサイト会議室(東大赤門前)

【内容】<午前の部>「Python/Numpy基礎講習会」
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^
      *Pythonの利点・欠点
      *PythonとNumpyの違い
      *Pythonの概要
      *Numpyの概要
      *CAEへの適用事例
      *実装方法
      *質疑、討論

    ————————————————
    <午後の部>「深層学習」
    ^^^^^^^^^^^^^^
      *概要
      *理論
      *ケーススタディ

【お問い合わせ/お申込み】
  info@meshman.jp 総務部 三好
   ・ご希望の講習会名 
   ・氏名
   ・所属
   ・連絡先
   をご記入ください。
  tel:05088854787
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★データサイエンス・出張グループセミナー
 講師がご依頼先に出向いてセミナーを開催しております。
 基本コース(全5回、上限7名程度)ですが、
 テーマ、人数などアレンジ可能です。
 新人研修など組織力UPにお役立てください。
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▼ホームページ
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▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf

「 第1回インサイトデータサイエンスカンファレンス 」のご案内

「 第1回インサイトデータサイエンスカンファレンス 」のご案内
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【日 時】 令和元年8月5日 13:00-17:00
【場 所】 近畿大学東京センター
【主 催】 株式会社インサイト
【参加費】 無料
【定 員】 36名
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詳細はこちらhttp://www.meshman.jp/seminar/DSconference1st.html
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この度はインサイトデータサイエンスカンファレンスと
題しまして、弊社で開催して参りましたデータサイエンス勉強会の
成果を総括する意味と、勉強会のテーマの中で殆ど触れていない
深層学習について補う意味で、講師の先生方をお招きして

弊社の勉強会は主に製造業や建設業において
「データ同化」を実用化する事を目指して
必要な基礎的な知識を習得していこうと言う目的で始め、
幅広い分野の方々のご参加を頂きました。
今回のカンファレンスで対象とする聴講者は、
機械学習や深層学習を業務に取り入れたいと考え或る程度調べたり勉強したりしているが、
適用対象の選定、実務への適用方法の決定にお困りの方と考えております。

タイムテーブル

13:00~ 開会挨拶 (インサイト技術顧問 和田先生)
13:15~ 中林靖 東洋大学教授
■「AIの諸問題への適用とデータ収集技法」
13:55~  荻野正雄 大同大学准教授
■「粒子初期配置のためのクラスタリング
アルゴリズムや深層強化学習の応用」
14:35~ 弊社社長 三好昭生
■「チュートリアル-データ同化の為の
ベイズ統計学の基礎」
15:15~ 休憩
15:25~  株式会社HPCテック奥山様 (ハードウェアのトレンド)
■「データサイエンスを取りまく最近の高速計算機」
16:05~ 和田義孝 近畿大学教授
 ■「機械学習を援用した構造解析のための
学習用データ設計」
16:45~  閉会挨拶
17:00 終了

★皆様のご参加をお待ちしております★
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ーー<株式会社インサイトについて>---

株式会社インサイトは今年で創立20周年。ベンチャー企業育成のため東京大学につくられたインテリジェント・モデリング・ラボラトリー(IML)から誕生しました。「設計用大規模計算力学システムの開発プロジェクト ( 通称 ADVENTURE) 」(日本学術振興会未来開拓学術研究推進事業「計算科学」分野プロジェクト)等、大学と連携した様々なプロジェクトに参加しました。そこで得た最先端の技術を一般にも利用し易いソフトウェアに変換して提供すること、また、プログラミング技術や解析技術などの分野で質の高い知識を広く一般に提供することで社会に貢献していきたいと考えています。大学からの技術移転の便宜を考慮して、オフィスは東京大学の赤門前にあります。
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▼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/schedule2018_2019.pdf
▼大きさの異なる粒子をランダムに配置するソフトウェア
最先端をカスタマイズするメッシュマンシリーズ
http://www.meshman.jp/meshman/ParticlePacking.html

DL_01 入門書の購入

機械学習と深層学習の勉強を始めます。今これらを始めないといかんという切迫感を持っています。世の中の流れが今後大きく変わって行くと思います。インターネットが利用可能になった時も同じ印象を受けました。
単なる利用者であれば、ぽかんとしていても良いでしょうが、情報発信側、コンテンツ制作側、アプリ制作側であり続ける為にはこの技術のマスターは必須だと思います。

では何から始めるかですが、誰でも使えるようなツールを使っていても本質は何も分からないと考えております。この辺はかなり迷いました。つまりパーセプトロンから始めるといつになったら実務的な計算が出来る所迄辿り着けるのだろうという不安が有りました。

しかし有る高名な先生に「理論を勉強しないと駄目ですか?」と聞いたら「そうだ」との答えでしたので、覚悟を決めました。
最初に以下の本を買いました。

「Pythonによる機械学習入門」を選択した理由は、FOCUSさんの講習会のテキストとして採用されていた為です。6万円プラス消費税を払えば、私のブログより効率的に学べる事でしょう。

「ゼロから作るDeep Learning」は上の本に関する情報をネットで調べている時に出くわしました。「ゼロから作る」に惹かれて買いました。しかしこの本のAmazonレビューによると上の本の方が分かり易いとの事だったので、上の本も購入しました。

本日は此処迄とします。