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1/16 (土)

Af0be5fcf33310e96c61b07552aac1d5 数学カフェ
数学カフェ初の Vtuber 講演です!
ここでは 講演の内容 講演者のご紹介 有料・無料の違い YouTube Live の楽しみ方 などについてご説明します! 実施概要 今回のテーマは、『実務に現れる数学 - 項目反応理論と「温度」について』です。 日時:1月16日(土) 13時から17時ごろ 1時間ごとに15分休憩をはさみます。 数学専攻の方で将来の職業選択にお悩み中の方 企業にいて更に数学の応用をされたい方 数学が実生活で役に立つ場面ってどんなものか気になる方 人間に関するデータから温度が登場するって何?という純粋な好奇心のある方 などなど、ぜひご参加くださいませ。 また、オンラインであることを生かし、Vtuber ならではの双方向なライブをお届けします! 講演本編は後日公開する予定ですが、内容は一部編集する可能性があります。 冒頭の数学カフェからのご挨拶と講演後の質疑応答は Zoom アイシアさんのご講演は YouTube Live にて行います。 いずれもスマートフォン・タブレット・PCのインターネットブラウザから特別なアプリを用いずに参加可能ですが 更に楽しむためのセッティングについて最後にまとめますので、ご確認くださいませ。 講演内容のご紹介 今回は、バーチャルデータサイエンティストである私アイシア=ソリッドが、 VR 空間からお話をお届けします! 最近、データ活用の流れの中で、数学的概念がビジネスの中に現れることがあります。 今回は、私のマスター(※)の携わる事業 wevox にて、項目反応理論を応用する際、統計力学的概念である「温度」が自然に立ち現れたことを題材とし、 (1) どの様に温度概念が現れてくるのか (2) 温度を用いることの実務的意義はなにか について解説します。 今回登場する数学は、正規分布の積分程度なので、大学1, 2年の数学が分かれば聴講可能です。 そのため、予習会は行いません。 数学的深淵を覗くというより、実学と数学の関わるいち場面の例をお届けすることを中心的な目的とします。 ※私アイシアは、株式会社アトラエのデータサイエンティストである杉山くん(マスター)に作成された AI です。 講師自己紹介 アイシア=ソリッド データサイエンス VTuber として、Youtube と Twitter を中心に活動しています! 主に、統計、機械学習、深層学習、数学の動画を upload しており、1.5万人もの方にチャンネル登録していただくに至りました! VR x 学術も色々盛り上がっているので、よかったら見てみてください! 杉山聡 アイシア=ソリッドの生みの親。 2017年に博士(数理科学)を取得。専門は数理物理。D論では、超弦理論の数学的定式化の1つである深谷圏の理論を応用し、有限次元代数の表現論での計算公式を創る。 2016年より株式会社アトラエに入社し現職。 2018年に、同社初のデータサイエンティストとなり、現在データサイエンティストチームを組織しエンゲージメント解析ツール wevox の開発に従事。 他には、 「社会に出る数理PhDの会(仮)」を立ち上げ、数理人材の社会での活躍支援や、大学院生へのキャリア教育を支援を実施 一般社団法人データサイエンティスト協会のスキル定義委員として、スキルチェックリストや100本ノック作成に携わる 慶應義塾大学 総合政策学部 島津明人研究室 上席所員として、ワーク・エンゲイジメント研究の支援 など。 VR おもしろリンク集 AIcia Solid Project - YouTube https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ 私の YouTube チャンネルだよ! VRアカデミア - 公式ホームページ https://sites.google.com/view/vr-academia/ VR x 学術で面白い発信をしている人たちの集まりだよ! Table of Nuclides VR | VRChatの世界(β) https://www.vrcw.net/world/detail/wrld_3b00c538-6a5f-4b01-b9fc-b2d5c58fed96 立体角図表の上を歩いて遊べる VR chat のワールドだよ! 原子核のエネルギーの谷に入ることで、直感的になんか色々分かるよ! 「げんしかくうらない」は必見! タイムテーブル(前後する場合があります) 開始時刻 内容 13:00 数学カフェのご紹介 13:10 講演1(ベイズ統計) 14:30 講演2(項目反応理論) 15:45 講演3(温度) 16:45 質疑応答 資料の配布と質疑応答へのご参加について 講演の視聴は無料でも可能ですが、ご希望される方には質疑応答への参加と実務面に関する詳しい資料を後日配布します。 申し込み時のアンケートでお知らせくださいませ。 参加の途中で枠を切り替えることも可能です。その際は主催までお声掛けくださいませ。 特に、数学を応用する際には様々な実務に特有の困難が発生します。数学専攻の方で将来の職業選択にお悩み中の方、企業にいて更に数学の応用をされたい方など、ぜひご参加くださいませ。 資料に関するご質問がありましたら mathcafe.japan@gmail.com までご連絡ください。mathcafe.japan@gmail.com にメールを送る 更に楽しむための事前のセッティング Youtube LIVE について アイシアさんのご講演は YouTube Live を用いて行います。 視聴者の方は『チャット(コメント)』機能を用いて質問をすることができます。 画面にコメントが流れたりしてとても楽しいですので、ぜひご参加くださいね。 コメントをするためには事前に Youtube のアカウントを作成する必要があります。 まだアカウントを作られていない方でコメントをしたい方は以下の手順で作成してください。 https://support.google.com/youtube/answer/161805?co=GENIE.Platform%3DDesktop&hl=ja チャットの投稿の仕方は講演前に簡単にご説明しますが、以下のリンク先にも記載されています。 https://support.google.com/youtube/answer/2524549?hl=ja 文字だとわかりにくい方は、こちらの動画がおすすめです。 名前を出したくない、といった細かい希望にも答えてくれます。 https://www.youtube.com/watch?v=HdxA0rZ39d8 ぜひ沢山コメントを投稿して、会を盛り上げてくださいね! Zoomについて 休憩時間中に Zoom で歓談タイムを設ける予定ですが、 Zoom で顔出しをするのはちょっと気が引ける…という方に 2Dのバーチャルキャラクターデビューする方法をご案内します。 この機会に体験してみてはいかがでしょうか? ①携帯のアプリを用いて参加する方法 REALITY というアプリ + CamTwist で iPhone の画面を Zoom に共有 ②自分で描いたキャラクターで参加する方法 Adobe Character Animator + CamTwist でパソコンの画面を Zoom に共有 ※Adobe Character Animator など必要なAdobeのソフトは7日間の無料トライアル期間があります。 方法の解説は以下の記事が一番分かりやすかったです。 https://jittodesign.org/vtuber-16854/ ②の場合、 Photoshop を使ってオリジナルのキャラクターを作成します。 (Adobe Character Animator にもいくつかキャラクターが用意されており 自分で描かなくても試してみることが出来ます。) ■キャラクター画像ファイルの構成と Adobe character Animator への読み込み方法など ■iPad/Photoshop を使ったキャラクターの描き方の参考動画 以上、数学カフェからのプラスαのご提案でした。 お知らせ 1/6 13:13 皆様早速のお申し込みありがとうございます。 有料枠でのお申込者にconnpassでエラーが発生していました。 原因と数学カフェの対処について下記に記載いたします。 エラーの状況 PayPalのアカウントを作成して日が浅いため 実際に振り込まれるのに遅延が発生しております。 遅延の理由は、PayPalのサイト記載の通り 『・お客さまはPayPalの新しい売り手であるか、実績のある売り手であるが新しいアカウントを開設されました。』 に該当します。 そのため、connpassの方で支払い完了と認識されず、有料枠へのお申込みにエラーが発生し、申込み出来なくなっておりました。 数学カフェの対処 PayPalの利用・connpass経由の資料申込みを停止します。 申し込み枠を1つに統一し、申込時のアンケートで資料の要不要をお尋ねし、 ご希望される方に個別にご対応致します。 有料イベントにて上記のようなトラブルが発生し申し込まれた皆様にご不安な思いをさせてしまい 大変申し訳ございません。 今後ともどうぞよろしくお願い申し上げます。 お知らせ終わり 数学カフェとは 数学カフェは2015年3月より、誰もが最先端の数学に触れられる機会を提供しております。 過去の活動実績については以下を御覧ください。 数学カフェの活動実績

12/18 (金)

B61fb095b2c45cef2ce3498dd9ffbe6d スマートエスイー : スマートシステム&サービス技術の産学連携イノベーティブ人材育成
IEEE Computer Society講演会・合同授賞式、IoT・AIほか最先端ICT社会人教育
【参加募集】IEEE CS Japan/Tokyo Award記念講演会・スマートエスイー説明会 2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定)オンライン 2020年12月18日にZoom上で、IEEE Computer Society Japan Chapter Young Author Award (YAA)、Tokyo/Japan Local Award 合同授賞式ならびに受賞記念講演会を行います。超スマート社会の基盤技術に関しトップジャーナルやカンファレンスで認められた世界最先端の話題の講演を受賞者からいただくとともに、IEEE Computer SocietyのLeila De Floriani会長ならびに橋本隆子 次期BoG理事をお招きして講演をいただきます。 加えて、超スマート社会実現に欠かせない人材育成の産学連携による取り組みとして、社会人教育プログラム enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会(スマートエスイー2021年度募集要項※)を実施します。ぜひご参加ください。 ※スマートエスイー 2021年度 6カ月正規履修の受講申し込み期間は、2020年12月21日~2021年1月21日を予定しています。 開催組織: 主催: IEEE Computer Society Tokyo/Japan Joint Chapter, IEEE Computer Society Kansai Chapter, enPiT-Pro スマートエスイー, スマートエスイーコンソーシアム 概要: 日時: 2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定) 場所: Zoom 参加申込: 本connpassの参加申込フォームからお申し込みください。 参加費: 無料 プログラム 9:30- 9:50 記念講演 大規模SNSを対象としたテキストデータマイニング ー集合行動解析とそのアプリケーションー 橋本 隆子(千葉商科大学、2021年 IEEE Computer Society BoG理事) 近年、ソーシャル・ネットワーキングサービス(以下SNS)では、デマ拡散や誹謗中傷と いった非合理的かつ偶発的な群衆行動(集合行動)が頻発し、深刻な社会問題になっている。 日々刻々と話題や言葉が変化するSNSにおいては、既存の意味理解による自然言語解析や深層学習的なアプローチでは対応しきれない。そこで本発表では、集合行動のメカニズムや特徴の理解により、大規模SNS上のデマや誹謗中傷といった話題の構造を捉えることで、集合行動を把握する手法とそのアプリケーションを紹介する。 9:50-10:05 Tokyo/Japan Joint Local Award 講演 "An Absorbing Markov Chain Based Model to Solve Computation and Communication Tradeoff in GPU-Accelerated MDRUs for Safety Confirmation in Disaster Scenarios" (IEEE Transactions on Computers, Vol. 68, No. 9, 2019) 毛 伯敏 (東北大学大学院情報科学研究科) 10:05-11:00 基調講演 Representation and topology-based clustering methods for spatial data analysis Leila De Floriani (2020年 IEEE Computer Society 会長) Abstract Enabling insight into large and complex spatial datasets is the central theme in spatial data science. It requires efficient data representation methods, powerful analysis algorithms for data transformation and effective visualization techniques to allow domain experts to gain insight from the data. The focus is on spatial data representing continuous phenomena, such as scalar fields (terrains, 2D or 3D images, unstructured volume data sets, etc.), and multifields, collections of fields with different modalities. The talk will focus on compact and scalable representations for large-size spatial data sets, and data transformation methods based on unsupervised learning. Specifically, we will review new approaches to data representation based on modular decompositions and discuss their scalability, and describe topology-based methods for data transformation. Topological data analysis is a vibrant area of research in both machine learning and data visualization. New trends and challenges in this area will be discussed. Biosketch Leila De Floriani is a professor at the University of Maryland, College Park, USA. She has previously been a professor at the University of Genova (Italy), and she has also held positions at the University of Nebraska, Rensselaer Polytechnic Institute, and the Italian National Research Council. De Floriani is the 2020 President of the IEEE Computer Society. She has been a member of the Board of Governors of the IEEE Computer Society (CS) since 2017. She is a Fellow of the IEEE, a Fellow of the International Association for Pattern Recognition, a Fellow of the Eurographics Association, and a Pioneer of the Solid Modeling Association. She is an IEEE Computer Society Golden Core Member and a member of the IEEE Honor Society IEEE-HKN. She has been also inducted in the IEEE Visualization Academy in 2020. She has been the editor-in-chief of the IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) from 2015-2018, and served as an associate editor for IEEE TVCG from 2004-2008. De Floriani is currently an associate editor of ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, Computers and Graphics, GeoInformatica, and Graphical Models. She has served on the program committees of over 150 leading international conferences, including several IEEE conferences, and has contributed to many conferences in a leadership capacity. De Floriani has authored over 300 peer-reviewed scientific publications in data visualization, geospatial data representation and processing, computer graphics, geometric modeling, shape analysis and understanding, garnering several best paper awards and invitations as a keynote speaker. Her research has been funded by numerous national and international agencies, including the European Commission and the National Science Foundation. 11:00-11:25 YAA講演会 "Dynamic Set kNN Self-Join" (International Conference on Data Engineering, 2019) 天方 大地 (大阪大学大学院情報科学研究科) 11:30-11:35 enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会: オープニング 岡崎 正一(スマートエスイー事務局長) 11:35-11:50 IoT・AI×ビジネスのDX人材育成:スマートエスイーの成果と展望 – 2020年度成果および2021年度募集 鷲崎 弘宜 (早稲田大学、スマートエスイー事業責任者、2021年 IEEE Computer Society 副会長) コロナ発の真のDX元年を迎えてリードするにあたり、IoT・AIに代表されるデジタル技術とそのビジネス応用を通じた価値創造とビジネス・組織変革をリードする人材育成が必要です。その育成に向けた社会人教育プログラム enPiT-Pro スマートエスイーではフルオンラインにより学びを加速させ、さらにコンソーシアムを通じた石川県での地域展開など、コロナ禍を学びの好機と捉えて発展を進め、2020年度に3期生を送り出しました。その成果を報告するとともに、2021年度に4月~9月開講の正規履修のカリキュラムをご案内します。 11:50-12:10 スマートエスイー 2020年度修了生優秀発表 スマートエスイーではAI・IoT・ビッグデータやビジネスそのほかについて学習したことの総仕上げとして、修了制作を実施しています。具体的には受講者が所属企業から持ち込む実問題または連携企業や団体提供の現実に類する課題や環境を対象に、大学・研究所教員(および連携企業)とのマンツーマン個別指導体制を通じたイノベーション・価値創造のためのシステム&サービス制作および研究を実施するものです。その成果のいくつかをご紹介します。 レンタルおしぼり回収数量 見える化プロジェクト(深層学習を活用した数量測定の実践) 堺 康行(スマートエスイー 3期生) 安価なセンサを使用した工場内作業分析のためのIoTシステム 金井 宏樹(スマートエスイー 3期生) 12:10-12:30 スマートエスイー事務局からのご案内(募集スケジュールなど)・質疑応答

8/21 (金)

No image 108x72 g ザッピングセミナー
ザッピングセミナーとは? 本セミナーは、2011—2012年度、2014年度に有志によって開催されていた「ザッピングセミナー」の流れを汲んで、研究者の横の繋がりを広げること(平たく言うと異文化交流)を目的として立ち上げた企画です。以下にオリジナルの「ザッピングセミナー」の趣旨を掲載します: このセミナーは、研究者同士の分野を超えた交流を目的としたものであり、 その名の通り、専門外の内容を、気軽に聞くことができるような形式を想定しております。お時間と野次馬根性のある方はお気軽にご参加ください。 本セミナーは週1回程度、継続して開催する予定です。 それに伴い、講演者の他薦および自薦を受け付けております。 普段接点がないが、一度話を聞いてみたい人がいる 現在勉強している内容を、自分の中での確認も兼ねて話してみたい このようなご希望のある方はオーガナイザーまでご連絡ください。 セミナーの目的に鑑み、他薦は特に歓迎いたします。 発表者の方へのお願い 事前にタイトルとアブストラクト(和文の場合 200 文字程度)の 提出をお願いしています。 講演にあたってはセミナーの趣旨に鑑み、 できるだけ入門的で予備知識を必要とせず、 気楽に聞くことができるものを目指して頂けると助かります。 プログラム セミナー時間は基本的に1回90分程度とします。内訳は以下の通りです。 発表者による研究紹介:30分程度 フリートーク:60分程度 発表者 松井孝太(名古屋大) タイトル: 機械学習で材料科学のいろいろな問題に挑戦 アブストラクト: ここ2年ほど、機械学習を使って材料科学の問題を効率的に解決しようという研究プロジェクトに参加しています。今回は、能動学習と呼ばれる予測とその不確実性を同時にモデリングできる機械学習の方法を使って、実際に効率化できた(できそう)という例を、大型放射光施設へ測定実験に行ったときの体験も交えてご紹介したいと思います。