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。
参加費:500円

今回ハンズオンとはしませんが、PCの持参を推奨します。

PC持参の方は、Googleでアカウントをお持ちの方のみがColaboratoryにアクセス出来ます。

自己紹介(良ければ皆さんも)
前回のおさらい
この会の進め方について
[テーマ内容]
1. Colaboratoryとは
2. Colaboratoryの概要
2.1 Colaboratoryの利用条件
2.2 Colaboratoryの特徴
3 Colaboratoryを始める
3.1 この講習会の方針
3.2 最小限のColaboratory
3.3 Colaboratory上のPythonルール
3.4 ローカルファイルのアップロード
4 Pythonの基礎
4.1 Python本体
(1)四則演算
(2)冪乗
(3)データ型
(4)変数
(5)コメント
(6)print文
(7)タプル、ディクショナリ、リスト
(8)タプル
(9)ディクショナリ
(10)リスト
(11)スライシング
(12)論理型(bool)

自由討論

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←終了
第7回:自己組織化マップそのII←終了
3/16:第8回:Colaboratoryを使ったPython/Numpy/Pandas/Scipyの基礎その1←今回
4/13:第9回:Colaboratoryを使ったPython/Numpy/Pandas/Scipyの基礎その2
5/18:第10回:Prediction Oneを試すその1