【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~」
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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データサイエンティスト女子部 (女性)
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先着順 | 無料 | 43人 / 定員60人 |
イベント内容
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~」
AI女子部共催企画!
開催概要
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 × Analytics × 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。
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
「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
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。
「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
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。
「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
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。
「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
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。
「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。
時間 |
講演内容 |
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18:30 - 19:00 |
受付 |
19:00 - 19:05 |
オープニングAIビジネス推進コンソーシアム理事 寺澤 豊(AI×Analytics×女子部 顧問) |
19:05 - 19:25 |
「データサイエンスのはじめかた」(データサイエンティスト女子部)GMOアドマーケティング株式会社事業開発部 石川 裕絵 氏 |
19:25 - 19:45 |
「データサイエンティストになろう!」(データサイエンティスト女子部)株式会社 ブレインパッドアナリティクスサービス本部 多根 悦子 氏 |
19:45 - 19:55 |
「時系列データの扱い方」
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19:55 - 20:10 |
「Google Colaboratoryを使って、MNISTでディープラーニング!」(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 宮川 彩 氏 |
20:10 - 20:25 |
「転移学習やってみた」(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 |
20:25 - 20:30 |
クロージングAIビジネス推進コンソーシアム理事 寺澤 豊(AI×Analytics×女子部 顧問) |
20:30 - 21:00 |
ネットワーキング(懇親会) |
- 受付番号(本ページにて申し込み完了時に発行されます)
- 名刺1枚
- 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。
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