Education & Seminar

講演・セミナー 最適化・深層学習・アナリティクスに対する専門家による最先端の実践的講義をご提供しています.

Python言語の様々なアナリティクス用のパッケージの実践的な使用法について講義します.
以下の項目から自由に選択してセミナーを構成できます.
(1. 数値計算モジュール NumPy, 
2. データ解析モジュール pandas,
3. 可視化モジュールmatplotlib,
4. 可視化モジュール plotly,
5. 科学技術計算モジュールSciPy,
6. statsmodelsを用いた統計分析,
7. scikit-learn を用いた機械学習,
8. Prophetによる時系列データの予測,
9. ネットワークモジュールNetworkX)

Python言語によるアナリティクス

Python言語の様々なアナリティクス用のパッケージの実践的な使用法について講義します. 以下の項目から自由に選択してセミナーを構成できます. (1. 数値計算モジュール NumPy, 2. データ解析モジュール pandas, 3. 可視化モジュールmatplotlib, 4. 可視化モジュール plotly, 5. 科学技術計算モジュールSciPy, 6. statsmodelsを用いた統計分析, 7. scikit-learn を用いた機械学習, 8. Prophetによる時系列データの予測, 9. ネットワークモジュールNetworkX)
混合整数最適化ソルバー Gurobi で,大規模な数理最適化問題を効率的に解くための方法論について講義します.テキストは,「あたらしい数理最適化」(近代科学社)を使います.

数理最適化

混合整数最適化ソルバー Gurobi で,大規模な数理最適化問題を効率的に解くための方法論について講義します.テキストは,「あたらしい数理最適化」(近代科学社)を使います.
スケジューリング最適化ソルバー OptSeq は,リソース制約付きのスケジューリング問題に対する最適化を行うためのソルバーです.応用事例を中心に,実践的な使用法について講義します.

スケジューリング最適化

スケジューリング最適化ソルバー OptSeq は,リソース制約付きのスケジューリング問題に対する最適化を行うためのソルバーです.応用事例を中心に,実践的な使用法について講義します.
最新の深層学習 (deep learning) のフレームワークであるfastai v2を用いて,画像検出・分割・認識,自然言語処理,予測,協調フィルタリングを行うための方法について講義します。

深層学習

最新の深層学習 (deep learning) のフレームワークであるfastai v2を用いて,画像検出・分割・認識,自然言語処理,予測,協調フィルタリングを行うための方法について講義します。
制約最適化ソルバー SCOP (Solver for COnstraint Programming) は,大規模な制約計画問題を高速に解くためのソルバーです.応用例を中心に,SCOPの実践的な使い方を講義します.

制約最適化

制約最適化ソルバー SCOP (Solver for COnstraint Programming) は,大規模な制約計画問題を高速に解くためのソルバーです.応用例を中心に,SCOPの実践的な使い方を講義します.