7月連休集中勉強会・CAE技術者の為のデータサイエンス

＜開催100回・参加300名の実績＞

【テーマ】「ベイズ最適化」

     ※「ベイズ統計学入門(旧ベイズ統計学)」の回に参加された方、
      または「ベイズ統計学」の基礎をご理解の方向け。

【日 時】 7月23日（木）　14:30-18:00　（集合14:25)

【参加費】 4,000円（1台のパソコンから複数名の参加は出来ません）

【参加登録】info@meshman.jp へ下記をお送りください。

     ＊開催日
     ＊ご希望の勉強会テーマ
     ＊資料送り先の住所・氏名
      （コピー版資料を郵送します）
     ＊当日連絡が取れる電話番号
     ＊Zoom使用経験（有／無）
     ＊Connpassでのユーザー名

【参加までの流れ】

 ・参加登録
 ・info@meshman.jp へ上記、必要な情報を送信してください。
  ↓
 ・資料を郵送
 ・（Zoomを初めてご使用の方のみ接続確認）
  ↓
 ・開催30分前までにZoomミーティングへの招待メールをConnpassメールで送ります。
  定刻に開始の為、５分前までに未接続の場合は確認の為、電話致します。

【お願い】

  ・原則zoomかYouTubeライブ配信、不可能な場合はご相談下さい。
  ※不正ログインを防ぐため、Connpassのユーザー名を含んだ名前でログインしてください。
  ・勉強会の録画・録音・撮影、および資料の2次利用、
  　詳細内容のSNSへの投稿は固くお断りいたします。
  ※尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

【内容】

  実験する度に今までの実験結果に基づいて「ベイズ的に」
  次の実験をデザインするのがベイズ最適化です。製造業等、
  様々な分野で実験の効率化を図ることが出来ると考えられています。
  ガウス過程による回帰をうまく使って、実験計画法における新しい
  実験候補を探索したり、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパー
  パラメータ(学習では求まらないため事前に決めるべきパラメータ)
  を決定する方法です。内容は、実験計画法、獲得関数、探索と活用の
  トレードオフ、ガウス過程など。

株式会社インサイトでは、2018年末よりデータサイエンス勉強会を開始、
20のテーマについてオリジナルテキストを作成し、述べ100回を超える
開催を行って参りました。 また、企業への出張セミナー、
外部でのセミナーでの講師も行っております。
内容は、シミュレーション結果の分析、生産工程で得られるデータの
より高度な分析、より効率的な実験計画と実験結果の分析、開発時の実験と
シミュレーションの融合、製品運用時の計測データとシミュレーションの
融合など、データ同化の実用化を念頭に、基礎技術を一つずつ固めることを
目標としています。

弊社は日本計算工学会の法人会員であり、大学の研究者、企業の技術者で
構成される機械学習の工学問題適用に関する研究会では幹事を務めて
おります。また、日本計算工学会主催の計算工学講演会、 日本機械学会
計算力学部門主催の計算力学講演会、
WCCM（World Congress in Computational Mechanics）、
APCOM（Asian Pacific Congress on Computational Mechanics）では、
機械学習関連のセッションや、ミニシンポジウムのオーガナイザの一員を
務めております。このような活動を通して得た最先端の論文や情報を取り
入れた内容を提供致します。

<テキスト>

オリジナルテキストをコピーして無料配布しますが、簡易製本版の販売も行っております。

簡易製本　１冊　5,000円（税、送料込み）

http://www.meshman.jp/seminar/textsales.html

*簡易製本テキストと無料のテキストとの違い
　　http://www.meshman.jp/seminar/TextSample.png
(1)簡易製本：1スライド1頁の印刷
　 無料テキスト：4スライド1頁の印刷
(2)製本の有無

＊販売の理由＊
無料配布の資料は1/4サイズですが、フルサイズの簡易製本では 数式など見やすくなっております。
もう一つ別の観点が御座います。
現在、この勉強会の参加費は会の運営費のみを賄う程度です。
この企画にご賛同頂ける方は「カンパ」の意味で購入頂けると有り難いです。

購入は強制ではありませんので
それによって参加が出来なくなるという事は一切ございません。
コピー版での参加も歓迎です。

テキストのお申込みは上記【参加登録】同様、info@meshman.jpまで。

7月連休・集中勉強会スケジュール