グラフ分析ナイト (エンジニア向け)
イベント内容
グラフ分析ナイト!
グラフデータを分析するための機械学習や関連技術について基礎から説明する勉強会を実施します。普段、データ分析・機械学習に関わっているエンジニアを対象にします。
また、今回 LT を3枠を設けましたので、奮って応募ください。
※ 学生さんの参加も可能です。
※ 予告なくセッション内容を変更する場合があります。予めご了承ください。
※ 2019年12月28日18:00時点で53名応募があり満席です。増席できるように現在調整しています。-> 1月6日(月) AM に 25 席追加予定です。-> 一般参加者枠を75席まで増やしました。->一般参加者枠を100席まで増やしました。
タイムテーブル
時間 | セッションテーマ | 登壇者 |
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18:30 | 受付・開場 | |
19:00 | 開演 | |
19:00 - 19:55 | グラフデータ分析 入門編 グラフ畳み込みネットワークなど、グラフ上の機械学習/深層学習技術の概要についてご説明します。 |
Microsoft 山口順也さん |
19:55 - 20:25 | 大規模非構造データのグラフ化と解析の事例 Azure での大規模非構造データの解析によるグラフ化と可視化の事例と、グラフ分析に係る実証実験について話します。 |
パーソル 高橋達哉さん |
20:25 - 20:30 | LT#1: 街路ネットワークと SpaceSyntax 理論について |
Georepublic 大塚昇 |
20:30 - 20:35 | LT#2: グラフアルゴリズムと機械学習の接点 経路探索、中心性、コミュニティ検知に代表されるグラフアルゴリズムと教師なし学習、教師あり学習、強化学習に 代表される機械学習との接点を探ってみる。 |
ウルシステムズ 田上 悠樹 |
20:35 - 20:40 | LT#3: オントロジーにおけるグラフ分析 本LTでは、オントロジーにおけるグラフ推論の発表を行います。Stanford大学のPretegeを用いて紹介します。 |
太田博三 |
20:40 - 21:00 | グラフから見るHTMLとスクレイピングへの応用 HTMLの構造には特徴がある。タグ構造をグラフとして扱う事で見えてくるものとは... |
Microsoft 得上竜一さん |
持ち物
- 名刺
slackチャンネルのご案内
こちらよりDLLABのslackワークスペースに参加できます。
manufacturingチャンネルにてLTについての調整や、当イベントに関するQAなど受け付けております。
Deep Learning Lab とは
Deep Learning Lab とは、Preferred Networksと、Azure クラウドを提供する Microsoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。
詳しくはこちらをご参照ください。 https://www.slideshare.net/hironojumpei/deep-learning-lab-ai-expo
※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて
日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。