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2017/07/27(木) 19:00 開催
東京都 永田町

【20席増枠!】データサイエンスセミナー 【found IT project #8】

基本情報

日 時 2017/07/27(木) 19:00 〜 22:00
会 場 ヤフー株式会社 LODGE
住 所 東京都千代田区紀尾井町1-3 東京ガーデンテラス紀尾井町 ヤフー株式会社18F 受付
定員数 申込 92人/定員 105人
申込先 connpass

イベント内容

メディア工房 AI事業部【found IT】主催のセミナーです。
データ解析の第一線で活躍されている方々を講師にお招きし、 これからのAI時代に必要なデータ解析 を中心に幅広いテーマでお話し頂きます。今回はヤフー株式会社さまの17Fコワーキングスペース LODGEにて開催いたします。

日時/場所(会費無料)

時間 予定
18:30 受付
19:00 勉強会
21:00 懇親会 (軽食,飲物あります)
22:00 解散


場所 :
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1-3 東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー
ヤフー株式会社 17F
コワーキングスペース LODGE( https://lodge.yahoo.co.jp/

受付:
オフィスエリア2Fにある一番右のフラッパーゲートを通過し、左側のエレベーターで18Fへ上がります。(警備員がいますが、手続きなしで通過できます )。エレベーターを降りたら、「来客受付」と書かれている方へ進みます(左折)。突き当たりをもう一度左折し、右手にある来客フロアにお入りいただくとセミナー専用受付をご用意しています。
受付では、受付票確認(スマートフォンでの表示でも結構です)とお名刺を1枚頂戴いたしますので、ご準備ください。

主催:found IT / AI事業部

【会場のご案内】
・無線LANをご利用いただけます。
・会場内は禁煙となりますのでご了承ください。

持ち物

・名刺1枚(受付提示)
・受付票(確認用として。スマートフォンでの表示でも可)

対象

・専門勉強会のため、エンジニアの方に限定しておりますこと、ご了承ください。
・データ解析でさらにスキルアップしたい方はぜひご参加ください。

当AI事業部では、エンジニアも募集中しています。
ご興味ある方はこちらもご覧ください

テーマ:ブロックチェーンの入門解説

登壇者:あべんべん 氏 Twitter:@abenben

講師紹介:
4年前までは札幌のITベンチャーに所属していましたが、現在は東京の金融機関に所属。業務ではクラウドを積極的に活用して、テキストマイニングや機械学習を使った分析等行っています。
個人的な活動では、エンジニアの成長へむけた取り組みに貢献したいと思っております。Python技術者向けのカンファレンス「PyCon JP 2016」にてブロックチェーンについて解説するなど、主に技術者に向けてブロックチェーンの解説を行う活動を行ったり、Apache Spark書籍の翻訳に関わったり、Python、ビッグデータ、データサイエンティスト、ビジネスモデル関連イベントのサポートなども行ってます。

テーマ:AI時代のデータインテグレーションとは

登壇者:吉田哲也 氏

要旨:
機械学習、Deep Learningを活用するにあたり、必要なデータを収集し、質の良いデータに加工し、モデルをチューニングすることになります。
モデルのチューニングの際には、データインテグレーションテクノロジーが大いに役立ちます。弊社の事例を含め、AI時代に必要なデータインテグレーションテクノロジーのご紹介をいたします。

講師紹介:
株式会社アプレッソ取締役 開発本部長 製品戦略担当
サン・マイクロシステムズ株式会社において学術機関向けのコンサルティングに携わる傍ら、XMLのエキスパートとして各種執筆と講演を行う。
2001年アプレッソに入社し、DataSpiderを含む全製品の立ち上げに携わる。2007年より開発、品質マネジメント、プロダクトサポートの責任者となり、2016年より全製品の製品戦略も担当する。


テーマ:企業等に蓄積されたデータを分析するための処理機能の提案

登壇者:下野寿之 氏

要旨:
近年のビッグデータブーム等により、多くの研究機関や会社、政府等組織でデータを蓄えて簡単な集計などをする仕組みは整ったものの、蓄えられたデータから一般に期待されるほど分析が出来る段階には至っていないのみならず、そのようなデータを器用に分析出来るようなソフトウェアが2017年現在存在していないとも考えられる。将来必要性が高まるであろうそのようなソフトウェアが備えるべき機能を、UNIX哲学を借用して試作したソフトウェアを通して、活用例と共に提案する。

講師紹介:
https://www.slideshare.net/shimonotoshiyuki

DG Labに最近転職したばかり。クレジットカードの分析をすることになった。世の中にデータを蓄えるソフトや仕組みは多数あれど、蓄えたデータを分析する良いソフトは無いと思って、自分で作って、学会発表など最近してみた。大きいデータの分析経験多数。特許の住所文字列(ゴーガ)、携帯電話の顧客行動分析(国内キャリア)、キネクトで収集したテレビ視聴のデータ(TVi)、商品名等の分類(独立行政法人 統計センター)など。


注意事項

・対象外の方には参加をご遠慮いただく場合がございます。
・内容は予告なく変更される場合がございます。
・当日は取材撮影が入ることがあります。写真や撮影での映込みがNGな方は受付にてお伝えください。

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