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 ズ最適化その2
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SUMMARY:online:人工知能勉強会@倉吉:04/12(月):第20回:ベイズ
 最適化その2
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81449
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n昨今の事情
 を鑑みて、オンライン開催のみとしました。現地では
 開催しません。\n鳥取県在住者を優先します。他県か
 らの参加も自由ですが、鳥取県在住者のみに資料配布
 を行います。\n接続にはzoomを使用する予定です。遅く
 とも開始30分前には、一斉メッセージでZoomの招待状を
 お送りします。\n参加費500円はPayPalによる事前支払い
 とします。\n特に希望される場合は、銀行振込による
 前払いをお受けしますので、連絡下さい。\n倉吉を人
 工知能の発信地としたくて開催します。技術の話をす
 る予定です。人材育成と人工知能技術の利用実績を作
 る事を目指します。主催者は、現在産業界における機
 械学習やデータサイエンスに関連する活動を積極的に
 行っております。 \nハンズオンとはしません。\n新人
 さんは自己紹介\n前回のおさらい\n[テーマ内容]ベイズ
 最適化\nベイズ最適化入門後半\n多変量ガウス分布(1)\n
 ガウス過程とカーネル関数(9)\n種々のカーネル(4)\nガウ
 ス過程回帰の予測分布(4)\nベイズ最適化アルゴリズム(1
 0)\nCAEへの適用事例(2)\n実装方法(5)\n\n自由討論\n1件発表
 を募集します。\n主催者所属はこちら:http://www.meshman.jp/
 \nデータサイエンス関連の活動場所:\nCAE懇話会: http://ww
 w.cae21.org/\n計算工学会: https://www.jsces.org/activity/research/ma
 chineLearning/\n日本機械学会計算力学部門: https://www.jsme.or
 .jp/cmd/conference/cmdconf19/doc/moushikomi.html\n第1回:ベイズ統計
 学入門I←終了\n第2回:ベイズ統計学入門II←終了\n第3回
 :ベイズ統計学入門III←終了\n第4回:クラスター分析そ
 のI←終了\n第5回:クラスター分析そのII←終了\n第6回:
 自己組織化マップそのI←終了\n第7回:自己組織化マッ
 プそのII←終了\n3/16(月):第8回:Colaboratoryを使ったPython/Nu
 mpy/Pandas/Scipyの基礎その1←終了\n4/13(月):第9回:Colaboratory
 を使ったPython/Numpy/Pandas/Scipyの基礎その2(online)←終了\n5
 /18(月):第10回:Prediction Oneを試すその1(online)←終了\n6/15(
 月):第11回:Prediction Oneを試すその2←終了\n7/13(月):第12回
 :決定木とランダムフォレストその1←終了\n8/17(月):第13
 回:決定木とランダムフォレストその2←終了\n9/14(月):
 第14回:カルマンフィルタその1←終了\n10/12(月):第15回:
 カルマンフィルタその2←終了\n11/16(月):第16回:カルマ
 ンフィルタその3←終了\n12/14(月):主催者都合で休み\n202
 1/1/18(月)第17回:カルマンフィルタその4←終了\n2/15(月):
 第18回:Python環境構築←終了\n3/15(月):第19回:ベイズ最適
 化その1←終了\n4/12(月):第20回:ベイズ最適化その2←今
 回\n5/17(月):第21回:深層学習その1\n6/14(月):第21回:深層学
 習その1
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