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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  『ベイズ統計学入門』『クラスター分析』6/19(金)

【日時】 6月19日(金)

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

     午後■14:30-18:00(オンライン集合14:25)
         『クラスター分析』

【参加費】 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」
     ベイズ統計学入門はデータサイエンスを学ぶ第一歩
     として最適です。概要をご存知の方も理解度の確認
     として、是非ご参加ください。
      *データサイエンス、何から勉強する?→ヒント
    ………………………………………………..
      ・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
      ・頻度主義との比較
      ・適用事例
      ・実装方法
      ・質疑、討論

     ■「クラスター分析」
    ………………………………………………
      ・クラスター分析とは
      ・分類の必要性・目的術
      ・クラスター分析の方針決定
      ・分類:階層的手法
          非階層的手法
          ハードクラスタリング
          ソフトクラスタリング
          非類似度
          クラスターの合併方法
      ・適用事例
      ・実装方法
      (ソースコードを後日配布
—————————————————————
【お申込み】Connpassのサイトよりお申込みください。
      

【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。
・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
    詳細
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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
Connpass掲載サイト
講師派遣・サロゲートモデルの作成

【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 『ベイズ統計学入門』『データ同化初歩の初歩』5/26(火)

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、17のテーマについてオリジナルテキストを作成、開催回数100回、参加者数述べ300名を超えました。
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【日時】 5月26日(火)

     午前:10:00-14:30(12時~休憩1時間)
         『ベイズ統計学入門』
     午後:14:40-18:10
         『データ同化初歩の初歩』

     (午前・午後、片方のみの参加OKです)

【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」
    ………………………………………………..
      ・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
      ・頻度主義との比較
      ・適用事例
      ・実装方法
      ・質疑、討論

     ■「データ同化初歩の初歩」
    ………………………………………………
      ・データ同化とは
      ・ベイズ統計学の概要
      ・基本的な用語
      ・ベイズの定理
      ・重要な用語
      ・データ同化の概要
      ・線形最小分散推定
      ・状態空間モデル
      ・カルマンフィルタ
      ・統計モデルへの移行
      ・質疑、討論

同テーマの勉強会では同じ内容となっておりますが
講師の説明は少しずつ更新されており、
お話する内容も進化しております。
習得度確認のための再度のご参加も歓迎です。
————————————————
【お申込み】info@meshman.jp へ下記を送信ください。
      *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
※振り込み確認後に資料送付のため、申込期限は開催4日前まで。

【お支払い】事前払い、手数料はご負担ください。
   振込み先・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分前までにZoomミーティングIDをメールで送信。
  定刻に開始の為、5分前に未接続の場合は確認の
  電話を差し上げます。

  
【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。
・基本的にテキスト送付後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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◆◆On Colaboratory: CAE技術者の為のPython/Numpy/Pandas基礎講習会◆◆

◆◆On Colaboratory:
CAE技術者の為のPython/Numpy/Pandas基礎講習会◆◆
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*環境構築ゼロ分、Pythonがすぐに動く、画期的なハンズオン!*
*Pythonを知っている人からPythonを動かせる人へ*
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Pythonは機械学習やディープラーニング、データ解析の処理に
よく用いられ、今や最も需要の高いと言われる言語ですが、
Pythonを学習した方々によると、ソースコードを動かすまでに
至らなかった理由は環境構築などの面倒なハードルのせいでした。
しかし、機械学習の教育・研究を目的として開発された無料ツール;Google Colaboratoryを利用すれば、これまでのような環境構築の手間はゼロ、講習会の最初に講師からURLを受け取るだけで即座にPythonを実行出来ます。Jupyter Notebookが完全にクラウドで実行される状態ですので講座の内容も格段に理解し易くなります。唯一必要なのはGoogleアカウントのみです。
実際に手を動かすることで、Pythonに対するモヤモヤ感を
あなたの強味に加えてください!

【日時】 2月7日(金)10:00-17:30(昼食休憩1h)

【会場】 インサイト会議室
      (文京区本郷5-29-12-407 赤門ロイヤルハイツ)
      https://goo.gl/maps/f19oJ4AvYt9zZzkT9

【会費】 8,000円

【内容】CAEは、解析結果の処理の例題を提供します。
    機械学習は少ししか出て来ません。
    飽く迄、CAEや機械学習を意識した基礎です。
    (1)Pythonの基礎
    (2)Numpyの基礎
    (3)Pandasの基礎

【実施方法】(1)座学
      (2)ハンズオン
       (実際にサンプルコードを実行して頂きます)
        応用の時間については流動的です。
      (3)サンプルコードの配布方法:USBメモリ又は、
        インサイトのサイトからのダウンロード
      (4)教材配布方法:印刷物のみ

【参加条件】・Pythonのコーディングに自信の無い方。
      ・自前のGoogleアカウントをお持ちで、
       Colaboratoryへのログインに一度でも成功した方
      ・自分のノートPCが持参出来る方

      ※Pythonに十分に慣れており、CAEや機械学習の
       部分だけ習いたい方には不向きです。

 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。

——————————–
【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
――――――――――――――――
http://www.meshman.jp/seminar/seminar
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!

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

◆◆ On Colaboratory: CAE技術者の為のPython/Numpy基礎講習会
1/4(土)◆◆

インサイトの年明け最初の講習会はPython環境構築の革命とも言えるGoogle Colaboratoryを使います。

【日 時】 1月4日(土) 10:00-17:30(昼食休憩1h)

【会 場】 インサイト会議室(東京都文京区東大赤門前)
      https://goo.gl/maps/srmF1xwD14uuzE6p8

【参加費】  4,000円

***
(お願い)
キャンセルは前日までにご連絡ください。
当日連絡なしのキャンセルは以後参加をお断りいたします。
テキストは前日に準備するため、当日キャンセルの場合はコピー代を請求させて頂きます。
尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。
***

■内容
CAEは、解析結果の処理の例題を提供します。
機械学習は少ししか出て来ません。
飽く迄、CAEや機械学習を意識した基礎です。
(1)Pythonの基礎
(2)Numpyの基礎
(3)Pandasの基礎

■実施方法:
(1)座学
(2)ハンズオン(実際にサンプルコードを実行して頂きます)
 応用の時間については流動的であるとご理解下さい。
(3)サンプルコードの配布方法:USBメモリ又は、
 インサイトのサイトからのダウンロード
(4)教材配布方法:印刷物のみ

■参加条件
Pythonのコーディングに自信の無い方。
自前のGoogleアカウントをお持ちで、Colaboratoryへのログインに一度でも成功した方
自分のノートPCが持参出来る方。
Pythonに十分に慣れており、CAEや機械学習の部分だけ習いたい方には不向きです。
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★皆様のご参加をお待ちしております!

▼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

***

◆◆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Ⅱ』1月14日(火)無料!◆◆

【開催日】 2020年1月14日(火)
【 時間 】 13:20~16:50
【 会費 】 無料
【 会場 】 インサイト会議室(東大赤門前)
     (応募多数の場合は文京区礫川地域活動センター)

【 内容 】 「ベイズ統計学入門」を発展させた応用面重視。

※「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。

   (ソースコードは後日配布)
————————————————-
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たデータサイエンス勉強会をシリーズで
開催し、約50回となりました。
生産性向上を意識したデータの扱い方に注目が注がれる中、
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。
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!
——————————–
【お問い合わせ/お申込み】
  tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
   ・ご希望のテーマと開催日 
   ・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)
 組織力UPにお役立てください。
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▼データサイエンス、何から勉強する?ヒント↓
http://www.meshman.jp/seminar/DS.pdf
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▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf

◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
『異常検知の基礎』『スパースモデリング』1/10(金)◆◆

◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会『異常検知の基礎』『スパースモデリング』◆◆

ご好評頂いておりますインサイトのデータサイエンス勉強会、
年明け最初の勉強会です。是非ご参加ください。

【開催日】 1月10日(金)
【 時間 】 ■「異常検知の基礎」10:00-14:30
      (12:00~1h休憩)
     ■「スパースモデリング」14:40-18:10

【 会場 】 (株)インサイト会議室(東大赤門前)
      https://goo.gl/maps/f19oJ4AvYt9zZzkT9
     (応募者多数の場合は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 】 <午前の部>「異常検知の基礎」
      ^^^^^^^^^^^^^^
      *基本的な考え方
      *正規分布に従うデータ
      *1変数正規分布
      *多変量正規分布
      *クラスター分析の概要
      *多変量正規分布
      *ケーススタディ
      *実装方法
      *質疑、討論

     <午後の部>「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。

   (ソースコードは後日配布)
————————————————-

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
開始して40回を超えました。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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大阪、名古屋、富山開催も更新中
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html
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◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会     『決定木とランダムフォレスト』『スパースモデリング』12/30(月)◆◆

◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
『決定木とランダムフォレスト』『スパースモデリング』12/30(月)◆◆

ご好評頂いておりますインサイトのデータサイエンス勉強会、
令和元年、最後の開催となります。
今年1年、ウェブ上でデータサイエンスに関するコンテンツは
急速な勢いで増加しました。来年も企業におけるデータ
サイエンスへの取り組みは益々盛んになると思われます。
今年の締めくくりに弊社の勉強会へ是非ご参加ください。

【開催日】 12月30日(月)
【 時間 】 ■「決定木とランダムフォレスト」10:00-14:30
       (12:00~1h休憩)
      ■「スパースモデリング」  14:40-18:10

【 会場 】 (株)インサイト会議室(東大赤門前)
      https://goo.gl/maps/f19oJ4AvYt9zZzkT9
     (応募者多数の場合は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 】 「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

      「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
       良く知られています。LASSOは単純に回帰の技術
       として利用する事も可能です。

   (ソースコードは後日配布)
————————————————-

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
始めて40回を超えました。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
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★皆様のご参加をお待ちしております!

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▼セミナーカレンダー
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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[カルマンフィルタ](無料!)3月22日(金):ML_04

CAE技術者向けデータサイエンス勉強会
テーマ:カルマンフィルタ

日時:3月22日日(木)13:20~16:50
(21日→22日に変更させて頂きました。)
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。

■ カルマンフィルタ
13:20~ データサイエンスについて
13:30~ カルマンフィルタの概要
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*

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