第6回人工知能勉強会@倉吉:自己組織化マップ1

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。 会場はエキパル倉吉を予定しております(会場確保済)。

駅の駐車場に止めると駐車料が無料になるスタンプを押せます。

自己紹介(良ければ皆さんも)
前回のおさらい
自己組織化マップそのI
この会の進め方について
自由討論
参加費ですが、会場使用料が賄えない状況の為、誠に恐縮ですが、500円に値上げ致します。

[内容]
凸クラスタリング法
同アルゴリズム
クラスター分析の他の可能性
シミュレーションへの適用事例I
シミュレーションへの適用事例II
実装方法
sklearnについて
sklearnによるkmeansについて
ソースコードの詳細

1件発表を募集します。

主催者所属はこちら:http://www.meshman.jp/
データサイエンス関連の活動場所:
CAE懇話会: http://www.cae21.org/
計算工学会: https://www.jsces.org/activity/research/machineLearning/
日本機械学会計算力学部門: https://www.jsme.or.jp/cmd/conference/cmdconf19/doc/moushikomi.html

第1回:ベイズ統計学入門I←終了
第2回:ベイズ統計学入門II←終了
第3回:ベイズ統計学入門III←終了
第4回:クラスター分析そのI←終了
第5回:クラスター分析そのII←終了
第6回:自己組織化マップそのI←今回
第7回:自己組織化マップそのII←2/17(月)
第8回:Colaboratoryを使ったPython/Numpy/Pandas/Scipyの基礎その1
第9回:Colaboratoryを使ったPython/Numpy/Pandas/Scipyの基礎その2
第10回:Prediction Oneを試すその1