scipydata2025

概要

科学技術とデータの未来をつなぐ、Pythonコミュニティによる新たなカンファレンスです。Pythonを科学技術研究やデータ解析に使っている人たちが集まり、知見を共有して、新しいアイディアにつなげることを目指します。

基本的には現地に集まって発表を聞くスタイルで開催します。海外からのビデオメッセージなどもあるかもしれません。

現在、発表者を募集中です。ご興味がある方はお気軽に辻（shingo.tsuji@gmail.com）までご連絡ください。

プログラム

変更の可能性があります

18:30ごろの終了を予定しています。公式な懇親会などはないので、お時間がある方で打ち上げをやりましょう。

トーク概要・講演者プロフィール

トーク1『TBD』
　発表者

未定

トーク2『TBD』
　発表者

未定

トーク3『TBD』
　発表者

未定

トーク4『WikipediaとLLMを使った知識マップの構築』
　辻 真吾（東京大学先端科学技術研究センター 個人のWeb）

AIやデータサイエンスに関する知識を学ぼうと思うとき、関連する項目が膨大なため何から学べばよいのかわからないことがよくあります。この問題を解決するために、知識の依存関係をグラフ構造で表現することを試みました。この知識マップでは、ノードは1つの知識項目を表し、エッジには基礎知識から発展知識へ向けて矢印があります。たとえば、「ランダムフォレスト」を理解するには「決定木」の知識が必要なので、「決定木」ノードから「ランダムフォレスト」ノードへ向きのあるエッジが作られます。こうして得られた知識マップを使って、知識の依存関係を可視化するとともに、学習パスの最適化などの応用を目指しています。

トーク5『TBD』
　発表者

未定

トーク6『TBD』
　発表者

未定

トーク7『TBD』
　発表者

未定

トーク8『TBD』
　発表者

未定

開催趣旨

Pythonは科学技術研究やデータ解析、深層学習を含む人工知能の分野で広く利用されており、海外ではこの分野に特化したカンファレンスが盛り上がりを見せています（tkoyama010 SciPy カンファレンスレポート）。日本においてこの分野に関わる人々の交流の場を作る目的でこのイベントを開催します。今後も活動を継続し、多くの人がより気軽にPythonを使ったデータ解析に親しめる社会的な基盤を作ることを目指します。

本イベントはNUMFOCUSの支援を受けて開催しています。