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2015/05/23(土) 13:00 開催
東京都 虎ノ門

DeepLearningに先立つ機械学習講習会

基本情報

日 時: 2015/05/23(土) 13:00 〜 17:00
会 場: COMx TRANOMON
住 所: 東京都港区西新橋1-23-9 河野ビル 4F

イベント内容

【5月23日土曜日に機械学習講習会開催します!】
 情報系で今一番ホットな分野の1つである機械学習やディープラーニング。名前こそよく目にするこれらの技術ですが,具体的なアルゴリズムやその長所を理解するのは難しい思ってはいませんか?ましてや,実際に自分の手でプログラミングを組んで機械学習のプログラムを実行したことのある方となると,ほとんど居ないのではないでしょうか。
今回の勉強会ではプログラミング言語Pythonの導入からはじめて、機械学習の一大分野である「教師あり学習」についての解説、そして実際のコーディングまでを徹底的に解説します。
 今話題の機械学習を理解し,「自分の手で」実装してみたい方にオススメの勉強会です。

【ディープラーニングとは?】
ディープラーニングとは、人間の力に頼ることなく、抽象的な概念を捉えることに成功した機械学習の最新技術です。Googleがこの技術を用いて「猫」の概念を発見させた、と言うニュースを耳にした人も多いのではないでしょうか。この技術は機械学習のシーンを塗り替えるほどの「革命」とされ、専門家以外の方もよく耳にするようになるほどのパラダイムシフトを引き起こしています。

【Pythonとは?】
Pythonとは機械学習を動かすのに最もよく使われているプログラミング言語の1つで、ライブラリが充実しています。初心者がつまずきやすいC言語などに比べると、はるかに書きやすく、学びやすい言語です。今回の勉強会では、Pythonの実行環境を整えるところから、機械学習のライブラリを使うところまで丁寧に紹介します。

【タイムライン】
  12:30 開場
13:00~13:40 Pythonの環境設定
13:40~14:20 機械学習/ディプラーニングについての講義
14:20~14:30 質疑応答
14:30~14:40 休憩
14:40~15:20 Pythonの初歩とデータビジュアライゼーション(演習)
15:40~16:40 機械学習を用いた分析体験(演習)
16:40~17:00 質疑応答
17:00~17:30 解散
   

【会場】
COMx TRANOMON
http://cafe.comx.jp/
アクセス
http://cafe.comx.jp/%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9/
東京都港区西新橋1-23-9 河野ビル 4F
虎ノ門駅徒歩3分 / 新橋駅徒歩7分 / 内幸町駅徒歩5分 / 霞ヶ関駅徒歩8分

【対象層】
・ディープラーニングという名前は聞いたことがあるが,具体的に何が凄いのかわからない方
・自分の手で機械学習を用いたプログラムを動かしてみたい方
・Pythonの初歩を学びたい方
・Pythonを用いたデータビジュアライゼーションの基礎を学びたい方

【参加方法】
Doorkeeperにて参加登録お願いします。

【参加費】
学生1500円
社会人3000円
(当日受付にてお支払ください。Doorkeeperの価格表示は学生用です。学生の方は当日学生証を受付にてご提示ください。)

【当日の持ち物・必要なPCのスペック・当日インストールするもの】

ご自身のノートPCをお持ちください。(一応運営から数台貸し出せます。)
Windows XP以降
Mac OSX以降
Ubuntu 12.04
以上の環境では動作を確認しております。

無線LAN搭載
HDD空き容量1GB以上

当日はpythonと各種ライブラリをインストール致します。
その他,すでに開発環境設定をしてしまっている方など、諸事情ある方には、必要に応じてvagrantとvirtual boxを利用して仮想環境を立ち上げます。

会場のWi-Fi回線は混みあうことが予想されますので,お持ちの方はモバイルルーターなどをご持参ください(こちらでも多めに用意していますが足りなくなる可能性があります)。

【イベント趣旨】
・機械学習/ディープラーニングの概要を理解する
・自分のパソコンにPythonプログラミングの環境を整える
・簡単な機械学習プログラムを自分の手で動かしてみる

【内容詳細】
1:ディープラーニングに先立つ機械学習
機械学習は難しい?
教師あり学習
「No Free Lunch」定理
over-fittingとunder-fitting
特徴量の選択方法
ディープラーニング概論

2:Pythonの初歩とデータビジュアライゼーション
データ解析の手順について
組み込み関数とモジュールの読み込み
Numpyをつかったデータ加工
Pandasをつかったデータ加工

3:機械学習を用いた分析体験
教師あり学習アルゴリズムについて
ロジスティック回帰
k近傍法
cross-validationとモデルの比較
学習結果のビジュアライゼーション

【講師紹介】

・ 徐 立元(東京大学工学部3年)
機械学習講義および演習を担当。
高校三年の時に機械学習に興味を持ち、Stanford大学で開講された「Machine Learning」というオンライン授業を皮切りに10程度のオンライン講座を修了。古典的な機械学習のアルゴリズムは一通り実装の経験があり、効率化のために自作ライブラリを作り活用している。大学二年次でリクルート主催のデータ分析インターンシップへ参加、一緒に参加した大学院生を驚かせる。現在はキーワード分析の長期インターンで日常的に機械学習を用いた業務をこなす一方、講習会やマンツーマンでの講師としても活動をしている。

・中西均(東京大学理学系研究科修士1年)
Pythonチュートリアルを担当。
滋賀生まれ。東大寺学園卒業後, 東京大学理科Ⅱ類に入学し, 東京大学理学部物理学科に進学。物理学を勉強すると共にプログラミングを始める。専攻は素粒子実験。大規模購買データ解析やWebアプリケーションの作成を行う。

・吉田貴寿(東京大学情報理工学系研究科修士1年)
UT-HACKs代表。司会。
学部時代に数十を超える理科実験教室やサイエンスショーの実施に関わり,科学実験本の執筆やNHK教育「大科学実験」など科学番組の出演/監修を行うなど,さまざまな教育活動に携わる。一方で,Yahoo!やIntel,YAMAHAを始めとする様々なハッカソンではエンジニアとして高い評価を得るほか,現在はengadgetと共同で製品化を目指したものづくりを行っている。今年1月にプログラミング力の向上と作品制作を目指した情報系サークルとして「UT-HACKs」を創立。各種言語の勉強会を主催するほか,子供向けワークショップの開催や藝大生とのコラボ作品制作などを通して,情報技術の普及活動を行う。

【共催】
UT-Hacks(http://ut-hacks.tumblr.com/)
COMx TRANOMON(http://cafe.comx.jp/)

【お問い合わせ先】
svsec@bizjapan.org

【主催】
一般社団法人Bizjapan(http://bizjapan.org/)

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