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2016年4月6日 水曜日に、群馬大学電子計算機研究会 IGGGの勧誘に用いたスライドです。 当日発表したものとは少々異なる点がありますが、ご了承よろしくお願いいたします。
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2017年度の群馬大学電子計算機研究会IGGGの紹介のスライドです. 当日発表したものとは少々異なる点がありますが、ご了承お願いいたします.
IGGG勧誘スライド2017 web版
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IGGGorg
2014年6月13日に、群馬大学電子計算機研究会IGGGの勧誘に用いたスライドです。
IGGG勧誘スライド
IGGG勧誘スライド
IGGGorg
2015年4月6日に、群馬大学電子計算機研究会IGGGの勧誘に用いたスライドです。
IGGG勧誘スライド2015
IGGG勧誘スライド2015
IGGGorg
2016/6/7 資料をアップデートしました。
[AWSマイスターシリーズ] AWS CLI / AWS Tools for Windows PowerShell
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Amazon Web Services Japan
At OWASP AppSec APAC
CTF, What's in it for me?
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Hiromu Yakura
第15回Android Bazaar and Conferenceで話したスライドです。以下、概要です。GMOアドマーケテイング社のAkaNeは、国内最大規模(数千万人ユーザー)のアドネットワークです。今回、このサービスの広告配信の最適化モデルを、Tensorflow (Keras) を使ってニューラルネットを構築しました。このモデルを使用することで、クリック率の改善につなげた事例を紹介します。
TensorFlowでニューラルネットを作って、広告配信の最適化をやってみた
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Junichiro Katsuta
2013年11月5日に開催したIGDA Online Seminar #05 ECGBL 2013 参加報告のスライドです。
IGDA Online Seminar #05 ECGBL 2013 参加報告
IGDA Online Seminar #05 ECGBL 2013 参加報告
Toru Fujimoto
精密工学会 画像応用技術専門委員会 定例研究会 Vol.32, No.5 2018年1月12日 ビッグデータは日常無理なく収集し得るものであるが一般に品質や種類に課題がある。ディープデータは、ラボやエッジヘビーな現場等の特殊な状況で得られるものであり、ビッグデータの持つ課題を補うものとなると共に、ビッグデータを用いた機械学習の教師データにもなり得る。桟橋(ピア)の杭がプラットフォームを支えるように、ディープデータがビッグデータを支える構造となるため、筆者らはこのビッグデータとディープデータの組み合わせをピアデータと呼んでいる。このピアデータをより広く、より深くしていくことによって、実世界、特にサービス現場や製造現場で何か起きているのかを理解し、改善やイノベーションを実現することが容易になっていく。本発表では、より広く、より深いピアデータを得るための2つの活動事例を紹介する。まず、行動計測によるビッグデータ収集に有効なPDR (Pedestrian Dead Reckoning)技術の性能評価活動であるPDR Challengeについて概説し、次に、視覚障害者ナビゲーションに必要な地図作成を支援するバーチャルマッピングパーティに含まれるピアデータの収集・活用の方法論について議論する。
現場のラボ化とラボの現場化:ピアデータをより広くより深く
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Kurata Takeshi
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TensorFlowでニューラルネットを作って、広告配信の最適化をやってみた
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精密工学会 画像応用技術専門委員会 定例研究会 Vol.32, No.5 2018年1月12日 ビッグデータは日常無理なく収集し得るものであるが一般に品質や種類に課題がある。ディープデータは、ラボやエッジヘビーな現場等の特殊な状況で得られるものであり、ビッグデータの持つ課題を補うものとなると共に、ビッグデータを用いた機械学習の教師データにもなり得る。桟橋(ピア)の杭がプラットフォームを支えるように、ディープデータがビッグデータを支える構造となるため、筆者らはこのビッグデータとディープデータの組み合わせをピアデータと呼んでいる。このピアデータをより広く、より深くしていくことによって、実世界、特にサービス現場や製造現場で何か起きているのかを理解し、改善やイノベーションを実現することが容易になっていく。本発表では、より広く、より深いピアデータを得るための2つの活動事例を紹介する。まず、行動計測によるビッグデータ収集に有効なPDR (Pedestrian Dead Reckoning)技術の性能評価活動であるPDR Challengeについて概説し、次に、視覚障害者ナビゲーションに必要な地図作成を支援するバーチャルマッピングパーティに含まれるピアデータの収集・活用の方法論について議論する。
現場のラボ化とラボの現場化:ピアデータをより広くより深く
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Kurata Takeshi
分散学習についてから始まり、データパラレルとモデルパラレルの説明、Chainerでの両者の実装についてのスライドとなっております。
分散学習のあれこれ~データパラレルからモデルパラレルまで~
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Hideki Tsunashima
CTFというハッカーイベント+α
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Yuichi Nagayama
2014年第3回DCC産学交流フォーラム:大学総合研究センターによる報告のスライドです
2014年第3回DCC産学交流フォーラム:大学総合研究センター
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CHES_waseda_univ
人と機械の協働によりデータ分析作業の効率化を目指す協働型機械学習技術 (NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料) 2020年10月14日(水) NTT ソフトウェアイノベーションセンタ 税所 修 講演動画は、YouTubeチャンネル「NTT DATA Tech」にて公開中! https://www.youtube.com/watch?v=iB3QuTHJT_E
人と機械の協働によりデータ分析作業の効率化を目指す協働型機械学習技術(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
北海道大学のGCOEでの特別招待講演。Ph.D.コースの学生を中心に若手研究者へ、企業研究と海外での活動ためのメッセージを話してほしいというお題で。
Toward Research that Matters
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Ryohei Fujimaki
第37回腎臓セミナー 講演資料: 2015年度は、第4期科学技術基本計画(2011~2015年度の5年間)の最終年度であり、現在、第5期科学技術基本計画の策定に向けた議論が進められています。過去、第1~4期の20年にわたる科学技術基本計画の期間中に、日本の科学研究の状況や世界における相対的な位置付けは、どのように変化してきたのでしょうか。 本講演では、科学技術・学術政策研究所(NISTEP)から公表された2つの最新のレポート(科学技術指標2015、科学研究のベンチマーキング2015)に基づき、研究開発費や研究者数、論文分析からみえる科学研究の状況の国際比較及び長期的な変化について紹介します。 科学研究のベンチマーキングでは、研究活動結果の公表媒体である学術論文(以下、論文)に着目し、我が国の科学研究のベンチマーキングを行っています。個別指標(論文数、Top10%補正論文数、被引用数)と、複合指標(論文数に対するTop10%補正論文数の占める度合)により、日本の状況を分野ごとに、主要国との比較を実施しました。また、日本については、部門別・組織区分別での分析を加え、日本内部の論文産出構造の時系列変化を明らかにしました。 分析の結果、①日本全体の論文数が伸び悩みの状態であること、②日本国内でみると企業の論文数が低下し、論文に関する大学の役割が拡大しているが、国立大学の論文数は伸び悩んでいること、③研究の国際化に伴い世界で国際共著論文が急増しているが、日本はこの変化に充分対応出来ていないという問題点が浮かび上がってきています。 本講演では、論文データ分析により国際的に注目を集めている研究領域を定量的に抽出し、それらの関係を可視化したサイエンスマップから明らかになった日本の研究の特徴、日本や米国の研究者に対する調査から明らかになった、臨床医学研究における日米の研究チームの構成の違いなどについてもご紹介する予定です。
日本の科学研究における国際競争力の動向(第37回腎臓セミナー 講演資料)
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Masatsura IGAMI
4月23、24日の2日間、アメリカとヨーロッパで開催されている、科学技術分野のPythonカンファレンス、Scipyが日本に初上陸します。Scipyファンの方はぜひご参加ください。今ならチケット50%割引です!
Scipy Japan 2019の紹介
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Takeshi Akutsu
CMSI計算科学技術特論A(5) プログラム高速化の応用
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Computational Materials Science Initiative
2017.6.30 専門図書館協議会研究集会 第5分科会: オープンアクセスとオープンサイエンス ~専門図書館の役割とこれからの課題~ 於 機械振興会館
20170630_サイエンスデータを繋ぐ:国立極地研究所の取組み
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Yasuyuki Minamiyama
日本ソフトウェア科学会(JSSST)の2014年度の全国大会で発表した資料に,BIGCHA 2014の実施結果を反映したスライドです.
ハッカソン形式の実践的IT教育の実施報告
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Kazunori Sakamoto
FIT2016 第15回情報科学技術フォーラム @ 富山大学 助教が吼える! 各界の若手研究者大集合 9月9日(金) での講演スライド(一部修正有り)です.
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
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Masahito Ohue
本研究では,教員養成課程において問題解決手法を指導する際,プロジェクト管理手法を適用することを提案する.「問題解決はプロジェクトである」と捉え,問題解決手法としてプロジェクト管理の手法を取り入れることで,一般的かつ体系的な問題解決手法を指導することができると考える.まず,学習指導要領の問題解決の手順と,プロジェクト管理手法の手順・視点・成果物等をマッピングする必要がある.本稿では学校現場における問題解決指導法として妥当なマッピングを検討する.そのための知見を収集するために,教員養成課程の共通科目「情報」の「ICTを活用した問題解決」の中で予備実践を行い,その経過を報告する.
2015-06-28 日本情報科教育学会 第8回全国大会 プロジェクト管理手法を活用した問題解決指導の予備実践と評価
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Yoshiki Sato
2016年05月04日(水) ShangirLa Meetup 第4回 で発表した「秋葉原IT戦略研究所」の紹介資料になります。 http://akibalab.connpass.com/event/30892/
秋葉原IT戦略研究所のご紹介(2016/05/04)
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Junichi Noda
みんなのPython勉強会#13 Introduction
S13 t0 introduction
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Takeshi Akutsu
2018年3月7日、8日開催のJaSST 2018 東京のセション 「海外のテスト技術動向 ~カンファレンス、国際会議、海外テストチームの現場から~」 http://www.jasst.jp/symposium/jasst18tokyo/details.html#E5 で「テストの国際会議の紹介」としてお話しした時の資料です(その後、各会議のURLを書いておきました)。
世界のソフトウェアテストの会議 (JaSST 2018 東京)
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Keizo Tatsumi
MobileClick-2 キックオフイベントのスライド
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Date: 2020.7.9
みんなのPython勉強会#59 Intro
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RA協議会第3回年次大会の特別講演で用いた発表資料です。科学技術・学術政策研究所の調査研究を用いて、日本の科学研究の状況、機関レベルで見た論文産出の状況、大学内部組織レベルの論文分析、大学システムの観点から見た研究開発費や研究者の状況、インプットとアウトプットを結ぶプロセスの理解に向けた取組みについて紹介しています。また、これらの調査研究を踏まえて、研究戦略を前進させるための指標の活用方法についても考察しています。
170809_RA協議会講演資料
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2016.11.22 日本電子出版協会
九州大学教育ビッグデータプロジェクト ~ラーニングアナリティクス(LA)の活用~
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1.
2016年4月6日 木曜日 情報科学コース 新4年生
Sakuragi 1
2.
2 Information technology researching society of
the Gunmer, by the Gunmer, for the Gunmer
3.
3 情報科学生を中心に、 授業カリキュラムの範囲を超えて、 情報科学分野を独自で学習している部活
4.
4 1. 大会・コンテスト出場 2. 学習活動 3.
発信活動 3つの方針をもとに活動を行っている
5.
5 ・ETロボコン2015 北関東地区大会 総合3位, 走行部門1位(16チーム) ・群桐祭
テクノドリームツアー 総合7位(17団体) ・SECCCON2015 総合108位(1251チーム) ・PoliCTF2015 総合103位(328チーム) ・MMA CTF 1 st 2015 総合110位
6.
6 ・C言語勉強会 ・AviUtl WorkShop ・C++講習会 ・CTF勉強会 ・Blender 入門講座
7.
7 ・IGGG Meetup ・IGGG briefing ・アドベントカレンダー ・コミックマーケットC88,
C89
8.
8 定期学習報告会「IGGG Meetup」 Tea Break
Time発表の様子 部員が独自で学習していることや趣味でやっていることの成果を発表するイベント
9.
9 部室の内装風景 サーバ導入・設置 情報科学コースよりゼミ室を1室借用させていただいております。 基本的には活動全般の作業場所として利用しています。 <上記の活動+α> ・計算機の仕組みを知るために中身を分解・修理 ・サーバ構築方法を学習して、部専用のサーバを設置
10.
10 「技術をもっと向上したい」 「より専門的な知識を追求したい」 という熱意さえあれば、初心者でも大歓迎!! もちろん、 「プログラミング」、「電子工作」、 「ETロボコン」、「CG」などが大好きな GEEKも大歓迎!!
11.
11 Webサイト: Googleで”IGGG”と検索 →http://www.iggg.org/ IGGG本部: 総合研究棟10階1007
12.
12 次回は、 5月5日(木)に開催決定! 興味がわいたら 見学もOK! 飛び入り参加も大歓迎!
13.
13 ・実施内容 新2年生のみなさんがお持ちのノートPCに プログラミング環境 (+ VPN接続)の導入・設定 ・場所:コンピューティングルーム室 ・日程:4月下旬(調整中) ・詳細は後日掲示板にて!!
14.
14 ・部員全員はプログラミングについては初心者だった? OBの方々は大学入学前からプログラミングしていたり、 1年生のときに独自で学んだりと例外的ではありますが、 現在のメンバのほとんどは2年生からプログラミングを始めました。 ・入部したらどんなことができるの? 基本的には何でもできると思います。 しかし、部員にも分野の方向性にばらつきがあり、 実現しようと思ってもできない場合があったりします。 年ごとの傾向があると思いますので、 IGGGのWikiのEventsや参加大会のページを 参照することを推奨します。
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