イベント内容

【8月4日(水)】 第3回インサイト・データサイエンスカンファレンス

＜株式会社インサイト主催＞
http://www.meshman.jp/seminar/DSConference3.pdf

概要

インサイトでは、2018年11月より「CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会」及び「コーディン
グ系講習会」を開始、開催回数150回、参加者は延べ400名を超えました。2019年、2020年に続き、
3回目のデータサイエンスカンファレンスを前回同様オンラインで開催致します。
今回は、工学の各分野において機械学習の技術を活用しておられる4名の先生方をお招きして講演し
て頂きます。充実した内容となっておりますので、奮ってご参加下さい。
(尚、同業他社の方は参加をお断りする場合が有りますので、予めご連絡ください。)

タイムスケジュール

時間	内容
13:00	開会挨拶 インサイト技術顧問 和田義孝教授 ご連絡    インサイト代表取締役社長 三好昭生
13:15	「データ駆動型のレジリエンス性能評価法の開発」 東北大学大学院工学系研究科　大竹 雄准教授 河川堤防や道路構造物などの土木施設は，線状もしくは面状に広がる大規模なシステムを形成 し，都市機能を支えています．これらの施設郡の多面的な性能評価のため，数値解析の代替モ デル構築に基づく災害リスク評価，平常時および災害時緊急対応の戦略立案のための最適動態 監視法の開発に取り組んでいます．代替モデル開発については，システムの時空間特徴をでき るだけ保持したデータ駆動モデルの提案，リスク評価や最適観測計画等について，ベイズモデ リングやスパースモデリング等を応用した工学的価値の高い情報獲得事例について，ご紹介し たいと思います．
13:55	「機械学習の原子炉設計への応用」 東京大学大学院工学系研究科　一宮 正和特任研究員（インサイト顧問） 機械学習は実機においてメンテナンス等に適用されつつある。原子力関係においても徐々に適 用されると期待される。ここでは、原子力プラントの設計に応用することを展望して、関連事 例を調査した。
14:25	「ベイズ統計学におけるカーネル密度推定と統計量の評価」 株式会社インサイト 代表取締役社長　三好 昭生 ベイズ統計学をデータサイエンスに活用する時、事後分布等の確率分布を求める場面が多いが、 一般にその分布は式では表現出来ず、標本を元に分布を可視化するしかない。標本からその分 布を可視化する為の代表的な手法がカーネル密度推定である。又得られた分布がどう言う特徴 を持つかを読み取る技術も大事である。本講演では、カーネル密度推定の利用の仕方と確率分 布の要約として表示される統計量の読み方について述べたい。
14:45	休憩
15:00	ベンダー講演 「データサイエンスにおける最新システム動向について」 株式会社HPCテック 様 ■2021年春にかけてデータサイエンスに大きな影響を持つ計算資源を構成するCPU、GPU製品 が相次いで発表されました。 ・3/15 AMD EPYC7003シリーズ（開発コードネームMilan）発表 ・4/6 Intel Ice Lakeシリーズ発表 ・4/12 NVIDIA RTXA5000 A4000 A30発表 本講演ではそれぞれの特徴や用途、留意点、ご利用できるプラットホームについてご紹介をさ せていただきます。
15:30	「機械学習を用いた電気電子機器の最適設計と自動設計」 北海道大学大学院情報科学研究科　五十嵐 一教授 トポロジー最適化は対象物体を穴の生成消滅を含めて自由変形し，最適形状を探索する．進化 型最適化法によるトポロジー最適化は極めて有効であるが，計算コストが大きいという問題が あった．本講演では，深層学習により電気電子機器のトポロジー最適化を高速化できることを 示す．さらに，モンテカルロ木探索を用いた電気電子機器の自動設計について紹介する．
16:10	「機械学習におけるデータの特性と拡張方法の重要性」 近畿大学理工学部機械工学科　和田 義孝教授 機械学習による予測の全てはアルゴリズムと学習に与えるデータに完全に依存する。そのため 学習アルゴリズムの要求するデータ、データが要求する学習アルゴリズムの両面から予測モデ ル構築の可能性を論じる必要がある。本講演では、ニューラルネットワークを対象に良い予測 モデル構築のためのデータと回帰問題におけるデータ拡張法について紹介する。
16:50	閉会挨拶 インサイト代表取締役社長  三好昭生 ご連絡 　インサイト技術開発部主査淀薫
17:00 終了      ~18:00	講師の先生方を交えての交流会（Spatial Chat使用)

講師紹介などの詳細は ↓

http://www.meshman.jp/seminar/DSConference3.pdf

参加費

無 料

ハッシュタグ

#techplayjp

注意事項

• 弊社ホームページなどからの申込を含めて定員50名の為、募集期間終了より早く締め切る場合があります。
• 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
• 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。