BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【増席】データサイエンティスト女子部2019 第 1回セミナー「AI女子部 ＆ DS女子部 合同イベント ～AI × データサイエンス～」 X-WR-CALNAME:【増席】データサイエンティスト女子部2019 第 1回セミナー「AI女子部 ＆ DS女子部 合同イベント ～AI × データサイエンス～」 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:718952@techplay.jp SUMMARY:【増席】データサイエンティスト女子部2019 第1回 セミナー「AI女子部 ＆ DS女子部 合同イベント ～AI × データサイエンス～」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190306T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190306T210000 DTSTAMP:20260419T200151Z CREATED:20190207T112834Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71895 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n\n \n\n\n \n \n \n \n データサイエンティスト女子 部2019\n \n \n \n \n\n\n \n \n \n \n 第1回セミナー\n \n \n 「AI女子部 ＆ DS女子部 合同イベント ～AI × データサイエンス～ 」\n AI女子部共催企画！\n \n \n \n\n\n\n \n \n 開催概要\n \n \n \n \n \n 今年第1回 のデータサイエンティスト女子部セミナーは、AI × Anal ytics × 女子部との合同イベントとなります。 前半はデ ータサイエンティスト女子部のコンテンツ、後半はAI × Analytics × 女子部による、AIやデータ分析に関する最 新情報、深層学習チュートリアルなど、技術情報中心 のプログラムを予定しています。\n \n\n\n \n 企画中 のプログラムについては、決まり次第アップデートし ていきます。お楽しみに！AI × Analytics × 女子部のイベ ントページはこちら\n\n 「データサイエンスのはじめ かた」　GMOアドマーケティング株式会社　石川 裕絵 氏\n\nデータ分析に興味があるけれど、どこから手を付 けたらよいか分からないという方はいませんか？この セッションではこれからデータサイエンティストを目 指す方に向けて、分析経験ゼロだった私が業務でデー タ分析を行うようになるまでの、データ分析環境の整 備や勉強法についてお話しします。\n\n 「データサイ エンティストになろう！」　株式会社ブレインパッド 　多根 悦子氏\nデータサイエンティストと一言でいっ ても分析プロジェクトの各フェーズによって様々な役 割があり、通常は複数人でチームを組んでデータ分析 に取り組みます。今回は、分析フェーズごとの業務内 容の紹介とそれぞれに必要なスキル要件についてご紹 介します。\n\n\n 「時系列データの扱い方」　伊藤忠 テクノソリューションズ株式会社　AIビジネス推進部 　後藤 仁奈 氏\n\n一定の時間間隔で取得されたデータ を時系列データといいます。今回は、私自身普段業務 で扱うことが多かった数値時系列データをどのように 扱えばよいかを紹介できたらと思います。\n\n \n\n\n 「Google Colaboratoryを使って、MNISTでディープラーニング ！」　アサヒビジネスソリューションズ株式会社　イ ノベーション統括部　宮川 彩 氏\n\nディープラーニン グ初心者の私が、機械学習を学ぶ際に便利なデータセ ットであるMNISTを用いて、数値データと画像データの 分類予測結果の違いを見てみました。比較した結果と 学んだことをお話しします。\n\n \n\n「転移学習やって みた」 アサヒビジネスソリューションズ株式会社　イ ノベーション統括部　百足山 実花 氏短時間・少ない 画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすれば よいでしょうか。今回はそんなよくあるお悩みの解決 策として転移学習という手法をご紹介します。\n\n\n\n \n \n \n タイムスケジュール\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 時間\n \n \n \n \n 講演内容\n \n \n \n \n \n \n 18:30 - 19:00\n \n \ n \n \n 受付\n \n \n \n \n \n \n 19:00 - 19: 05\n \n \n \n \n \n オープニング\n \n \n \n \n AIビジネス推進コンソーシ アム \n \n \n \n \n 理事 寺澤 豊（AI×Analytics×女子部 顧問）\n \n \n \n \n \n \n \n 19:05 - 19:25\n \n \n \n \n \n 「データサイエ ンスのはじめかた」\n \n \n \n \n （データサイエンティスト女 子部）\n \n \n \n \n GMOアドマーケティング株式会社 \n \n \n \n \n 事業開 発部　石川 裕絵 氏\n \n \n \n \n \n \n \n 19:25 - 19:45\n \n \n \n \n \n 「データサイエンティストになろう！」\n \n \n \n \n （ データサイエンティスト女子部）\n \n \n \n \n 株式会社 ブレイ ンパッド \n \n \n \n \n アナリティクスサービス本部　多根 悦子 氏\n \n \n \n \n \n \n \n \n 19:45 - 19:55\n \n \n \n \n 「時系列データ の扱い方」\n \n \n \n \n \n （AI×Analytics×女子部\n \n ）\n \n \n \n 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 \n \n \n \n \n \ n AIビジネス推進部　後藤 仁奈 氏\n \n \n \n \n \n \n \n 19:55 - 20:10\n \n \n \n \n 「Google Colaboratoryを使って、MNISTで ディープラーニング！」\n \n \n \n \n \n （AI×Analytics ×女子部） \n \n \n \n \n アサヒビジネスソリューションズ株式 会社 \n \n \n \n \n イノベーション統括部　宮川 彩 氏 \n \n \n \n \n \n \n \n 20:10 - 20:25\n \n \n 「 転移学習やってみた」 \n \n \n （AI×Analytics×女子部） アサヒビジネスソリューショ ンズ株式会社 イノベーション統括部　百足山　実花 氏 \n \n \n \n \n \n 20:25 - 20:30\n \n \n \n \n \n クロージング\n \n \n \n \n AIビジネス推 進コンソーシアム \n \n \n \n \n 理事 寺澤 豊（AI×Analytics×女子 部 顧問）\n \n 　\n \n \n \n \n \n \n 20:30 - 21 :00\n \n \n \n \n \n ネットワーキング（懇親会）\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n\n \n \n \n\n\n \n \n \n \n \n \n \n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n 会場\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Innovation Space DEJIMA\n 東京都品川区東五反田2丁目10-2 東五反田スクエア13 階\n \n \n 地図 \n \n \n 最寄駅：JR山手線・都営浅 草線・東急池上線 五反田駅から徒歩5分\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n\n \n \n \n \n 参加対象\n \n \n \n \n \n \n \n \n データサイエ ンティスト、データサイエンティストを目指している 方、データ分析に関心のある方など（学生可）\n \n \n \n \nデータ分析をビジネスに活用したいと 考えている方（実務担当者から経営層まで）\n \n \n \n\n\n \n \n \n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 参加費\n \n \n \n \n \n 無料\n \n ※データサイ エンティスト女子部とAI女子部の両方に同時に申し込 まないようにご注意ください。\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 持ち物\n \n \n \n \n \n \n 受付番号（本ペー ジにて申し込み完了時に発行されます）\n 名刺1 枚\n ネットワーキングの時間を設けていますので 、お時間の許す限りご参加ください。\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 注意事項\n \n \n \n \n 当日、受付番号を証 明できるもの（スマホやタブレットでの画面表示や申 し込み完了メールを印刷した物）をご持参ください。 受付にて確認できない場合、入場をお断りさせていた だくこともございます。 \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n 主 催\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n データサイエン ティスト女子部\n AI × Analytics × 女子部\n \n \n \n \n \n LOCATION:Innovation Space DEJIMA 東京都品川区東五反田2丁目10-2 東五反田スクエア13階 URL:https://techplay.jp/event/718952?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR