PyData.Okinawa #26 + Beginners 合同ドヤリング大会
イベント内容
スペシャルゲスト: 山本 光穂
2006年デンソーアイティーラボラトリ入社以来、時空間情報閲覧サービス(製品名:今昔散歩)や情報検索に関する研究に従事。特に最近はドライバーの意図推定技術及び同推定結果に基づく最適な情報提示技術に興味を持つ。趣味はマウンテンバイクとイングレス(Resistance)。PyData.Tokyo オーガナイザー。
今回のイベントでは、株式会社デンソーアイティーラボラトリ でシニアエンジニアをされている山本光穂さんを東京からお迎えして、機械学習における最適化手法についてお話していただきます。山本さんはPyData.Tokyoのオーガナイザー等多方面で活動されてる方なので、いろいろと面白いお話が聞けそうです。皆様ふるってご参加下さい。
アジェンダ
時間 | 内容 | スピーカー |
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12:30 | 開場 | |
13:00-13:20 | オープニング | PyData.Okinawa オーガナイザー |
13:20-14:00 | 発表セッション 「競馬データを利用して 機械学習における最適化手法を探る」 |
PyData.Tokyo 山本さん |
14:00-14:20 | 発表セッション 「自動運転技術」 |
株式会社レキサス クバさん |
14:20-14:30 | 休憩 | 休憩 1回目 |
14:30-15:00 | トークセッション | パネラー : 山本さん,クバさん,大塚 コーディネータ : 多和田,秋田,鈴木 |
15:00-16:40 | Beginners勉強会 | 多和田,中澤,鈴木 |
16:40-16:50 | 休憩 | 休憩 2回目 |
16:50-17:50 | LTセッション | ボランティア |
17:50-18:00 | クロージング | PythonBeginners オーガナイザー |
18:00-18:30 | 後片付け | 全員 |
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トークセッションはSNS拡散禁止とさせていただきます。ご了承ください。
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閉会後、PyData.Tokyoの山本さんを交えて懇親会を予定しております。
参加希望者はこちらのページ↓より登録をお願いします。
https://pydataokinawa.connpass.com/event/58095/
PyData.Okinawaとは
データから始まる新しい価値を創造するコミュニティ
PyData.Okinawa は Python + Data に興味のある方が交流できる沖縄を拠点にしたコミュニティです。データから新しい価値を生み出したいという想いがあれば、どのようなバックグラウンドを持った方でも自由に参加できるオープンなコミュニティです。沖縄で定期的に開催される勉強会ではPythonをメインな言語として使いますが、機械学習やデータアナリティクスに興味を持つ方であればどのような言語を使うプログラマの方でも参加可能です。またハードルは高いかもしれませんが、これからPythonプログラミングを覚えたい初心者の方も大歓迎です。沖縄県外のコミュニティとも積極的に交流しながら、次の世代をインスパイアするような新しい価値を生み出していくことがPyData.Okinawaの成功の姿です。
Beginners勉強会
Beginners勉強会は初心者コース、ゼロから作るDeepLeaningコース(第2回)、PyData沖縄#1復習コース(第2回)、もくもく会コースを予定しております。
時間 | 内容 | スピーカー |
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2時間 | (1)初心者コース | 鈴木 |
1時間 | (2)ゼロから作るDL #2 | 多和田 |
1時間 | (3)PyData沖縄復習コース #2 | 中澤 |
2時間 | (4)もくもくコース | なし |
事前準備
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「Beginners勉強会 (1)初心者コース」ではPythonを使ったプログラミングを行いますので、参加にはノートパソコンが必要です。(環境構築は現地でもサポートします)
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「Beginners勉強会 (2)ゼロから作るDeepLeaningコース」ではJupyter (IPython Notebook)やMatplotlib等が使えるPython2.7系の環境と、書籍「ゼロから作るDeepLeaning」が必要です。環境の整ったノートパソコンと書籍をご用意ください。
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「Beginners勉強会 (3)PyData沖縄#1 復習コース」ではJupyter (IPython Notebook)やMatplotlib等が使えるPython2.7系の環境が必要です。環境の整ったノートパソコンをご用意ください。
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「Beginners勉強会 (4)もくもく会コース」では各自課題を持ち寄って自由にもくもく会を行って下さい。
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Python2.7系の環境構築は無料のAnacondaで行うことを推奨します。
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ライブラリがインストールができない場合でも、Pythonの環境が作れなかった場合でも参加可能です。
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Pythonや機械学習未経験者の方でも参加可能です。
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以前のイベントに参加したことがない方でも参加可能です。
キャンセルポリシー
参加枠の数が限られています。参加可能な方に参加枠を事前に確保するためにも、以下のキャンセルポリシーをご一読の上で申し込みお願い致します。
- 参加枠を確保しているにも関わらず連絡なく不参加の方は、次回以降の参加をお断りさせて頂くことがあります。
- 止むを得ない理由なく当日キャンセルをされた方は、次回以降の参加をお断りさせて頂くことがあります。
共催
注意事項
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