実践データサイエンスシンポジウム

この度、下記の通り「実践データサイエンスシンポジウム」を開催することになりましたのでご案内申し上げます。
なお、定員に達し次第、申込を締め切ることがありますのでお早めにお申し込みください。

　　　　　　　　　　　　記

１．日時：2019年3月9日(土）14:00-18:20
シンポジウム終了後より、同一会場での情報交換会(〜19:20)、および場所を移して懇親会を開催致します。

２．場所：アプローズタワー13F 貸会議室8号室
　　　　　JR大阪駅より徒歩約10分、阪急梅田駅より徒歩約6分、御堂筋線中津駅より徒歩約5分
　　　　　http://www.hhbm.hankyu-hanshin.co.jp/meeting/applause/kaigi/kaigi_08.php

３．共催：関学大加藤研究室、JST宇野CRESTプロジェクト

４．スケジュール
第一部：研究発表会 (14:00〜16:00)
本研究発表会では、産学連携で実施されたデータサイエンスの実践プロジェクトの成果について報告する。本プロジェクトは、関西学院大学理工学部加藤研究室、JST宇野CRESTプロジェクト、消費者購買履歴パネルデータQPRを蓄積/活用しているマクロミル、関西一円にMaxvaluを展開するスーパーマーケットKOHYO、の４者による共同プロジェクトである。加藤研究室の学生２名が、宇野CRESTプロジェクトで開発されたデータサイエンスの最先端技術を用い、マクロミルの消費者購買データを解析し、その結果に基づいた施策をスーパーマーケットKOHYOの一店舗で展開し、データサイエンス実践の有効性を検証した。

・加藤直樹(関学大), 本プロジェクトの趣旨/概要 (5分)
・丹治俊一(株式会社マクロミル), 消費者購買行動履歴データQPRについて (10分)
・松下寿美子(株式会社光洋), 光洋におけるデータ分析 (10分)
・宇野毅明(国立情報学研究所), データ研磨：ビッグデータへの新アプローチ (15分)
・坂井明日香(関学大), 丸橋弘明(関学大), 羽室行信(関学大), 加藤直樹(関学大), 宇野毅明(NII), 小売り購買データに基づくクラスタリングと顕在パターンによるオリーブオイル購買傾向分析 (30分)
・石田悠真(関学大), 羽室行信(関学大) , 丸橋弘明(関学大), 加藤直樹(関学大), 宇野毅明(NII), 特定保健用食品の茶飲料を題材としたバイクラスタリングを用いた顕在的な併買パターンと消費者特徴の同時抽出法 (30分)
・質疑応答 20分

休憩 (16:00〜16:20)

第二部：データサイエンス教育シンポジウム 16:20〜18:15
近年のビッグデータ/AI技術の進歩に伴い、慢性的なデータサイエンスの技術者不足が問題となっている。また、工学的な側面のみに注目が集中し、ビジネス現場への導入がおざなりになりになっているという問題も指摘されている。このような背景から、近年データサイエンス教育を柱とした学部を新設する動きが活発化している。以上のような背景のもと、本シンポジウムでは、データサイエンスの教育/実践の最先端で活躍される5名の方に講演いただき、データサイエンス実践のための教育のありかたについて考える。

・加藤直樹(関学大), 兵庫県立大学におけるPBLを中心としたデータサイエンス教育(20分)
・北村慎也(帝国データバンク), 政策におけるTDBのビッグデータ活用事例「RESAS及び地域未来牽引企業」(20分)
・森本好映(KSKアナリティクス), KSKデータサイエンス大学が目指すもの(20分)
・小林篤司(スシロー),「スシローの経営のカギを握るのはIT」(20分)
・徳山豪(東北大学),「データ科学人材育成の現場から」(20分)
・パネルディスカッション (15分)

第三部：情報交換会 18:20〜19:20

懇親会 19:30〜21:30 (会費制)

４．定員 40名

５．参加費：無料（ただし、懇親会への参加者のみ4000円程度を予定）

６．出欠：ご参加頂ける方は、以下の問い合わせ先まで、
下記の必要情報をメールにてご連絡をお願い申し上げます。

返信フォーム
----------------------------------------------------------------------
・所属（貴学、貴社名等）　　：
・参加者氏名　　　　　　　　：
・連絡先（メールアドレス）　：
・懇親会の参加の有無　　　　：
----------------------------------------------------------------------

７．問い合わせ先
「実践データサイエンスシンポジウム」幹事
関西学院大学経営戦略研究科
羽室行信
hamuro@kwansei.ac.jp

P100サーバの修理完了

P100サーバの修理完了しました。。。

Mon Feb 25 19:04:05 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.48 Driver Version: 410.48 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P100-PCIE... Off | 00000000:02:00.0 Off | 0 |
| N/A 35C P0 33W / 250W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla P100-PCIE... Off | 00000000:81:00.0 Off | 0 |
| N/A 35C P0 27W / 250W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

SDPARA 7.6.1
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 1x2 procs, ver 50: 240.153sec --> 4964.225GFlops ###

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz x 2個
メモリ：512GB
GPU : NVIDIA Tesla P100 x 2
OS : CentOS 7.6

ABCI : OPERATION STATUS

OPERATION STATUS

Start Date Time End Date Time The Future Operation Schedule
4/1(Mon)9:00 4/1(Mon)18:00 ABCI all nodes, ABCI User Portal and qa@abci.ai mail service stopped.
(Planned schedule may be changed.)

ネットワークフロー問題と LP その１４

最新のサーバで実験してみました。

◎問題 30.new.mps

◯ GLPK 4.65
計算サーバ　28.72s

◯ Cbc 2.9.9
計算サーバ　12.719s

◯ SCIP 6.0.0
計算サーバ　47.878s

◯ CPLEX 12.8
計算サーバ　285.55s

◯ Gurobi 8.1.0
計算サーバ 9.910s

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) Platinum 8170 CPU @ 2.10GHz x 2個
メモリ：1TB
GPU : GeFroce RTX 2080 Ti x 4個
OS : CentOS 7.6

BDEC2 Kobe Agenda

終了しました。。。
Katsuki Fujisawa
Current & future plans with ABCI – AI Bridging Cloud Infrastructure という題名で講演も行いました。

BDEC2 Kobe Agenda
https://www.exascale.org/bdec/agenda/kobe

ZOZOテクノロジーズ

ZOZOテクノロジーズの福岡オフィスに訪問して来ました。。。

ZOZOテクノロジーズ（英語表記 : ZOZO Technologies, Inc.）は、ZOZOグループに所属するエンジニア・デザイナー・アナリストなど制作に携わる全ての技術者を集結させたZOZOグループのサービス運用・技術開発部門となる企業です。

また、ZOZOテクノロジーズの研究部門として「ZOZOリサーチ」を運営しています。同部門は、イノベーション領域を専門とし、ミッションである「ファッションを数値化する」ために研究を進めています。

福岡オフィス
〒810-0001 福岡県福岡市中央区天神1−3−38　天神121ビル7階
地下鉄空港線「天神駅」から徒歩5分

YOLOv3: Real-Time Object Detection

こげぱんは cake と出ているので、そんなに外れてはいない。。。

$ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights ~/source/caffe/kogepan.jpg
layer filters size input output
0 conv 32 3 x 3 / 1 608 x 608 x 3 -> 608 x 608 x 32 0.639 BFLOPs
1 conv 64 3 x 3 / 2 608 x 608 x 32 -> 304 x 304 x 64 3.407 BFLOPs
2 conv 32 1 x 1 / 1 304 x 304 x 64 -> 304 x 304 x 32 0.379 BFLOPs
3 conv 64 3 x 3 / 1 304 x 304 x 32 -> 304 x 304 x 64 3.407 BFLOPs
4 res 1 304 x 304 x 64 -> 304 x 304 x 64
5 conv 128 3 x 3 / 2 304 x 304 x 64 -> 152 x 152 x 128 3.407 BFLOPs
6 conv 64 1 x 1 / 1 152 x 152 x 128 -> 152 x 152 x 64 0.379 BFLOPs
7 conv 128 3 x 3 / 1 152 x 152 x 64 -> 152 x 152 x 128 3.407 BFLOPs
8 res 5 152 x 152 x 128 -> 152 x 152 x 128
9 conv 64 1 x 1 / 1 152 x 152 x 128 -> 152 x 152 x 64 0.379 BFLOPs
10 conv 128 3 x 3 / 1 152 x 152 x 64 -> 152 x 152 x 128 3.407 BFLOPs
11 res 8 152 x 152 x 128 -> 152 x 152 x 128
12 conv 256 3 x 3 / 2 152 x 152 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
13 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
14 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
15 res 12 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
16 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
17 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
18 res 15 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
19 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
20 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
21 res 18 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
22 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
23 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
24 res 21 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
25 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
26 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
27 res 24 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
28 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
29 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
30 res 27 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
31 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
32 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
33 res 30 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
34 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
35 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
36 res 33 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256
37 conv 512 3 x 3 / 2 76 x 76 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
38 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
39 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
40 res 37 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
41 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
42 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
43 res 40 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
44 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
45 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
46 res 43 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
47 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
48 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
49 res 46 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
50 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
51 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
52 res 49 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
53 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
54 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
55 res 52 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
56 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
57 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
58 res 55 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
59 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
60 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
61 res 58 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512
62 conv 1024 3 x 3 / 2 38 x 38 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
63 conv 512 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BFLOPs
64 conv 1024 3 x 3 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
65 res 62 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x1024
66 conv 512 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BFLOPs
67 conv 1024 3 x 3 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
68 res 65 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x1024
69 conv 512 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BFLOPs
70 conv 1024 3 x 3 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
71 res 68 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x1024
72 conv 512 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BFLOPs
73 conv 1024 3 x 3 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
74 res 71 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x1024
75 conv 512 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BFLOPs
76 conv 1024 3 x 3 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
77 conv 512 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BFLOPs
78 conv 1024 3 x 3 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
79 conv 512 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BFLOPs
80 conv 1024 3 x 3 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BFLOPs
81 conv 255 1 x 1 / 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 255 0.189 BFLOPs
82 yolo
83 route 79
84 conv 256 1 x 1 / 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 256 0.095 BFLOPs
85 upsample 2x 19 x 19 x 256 -> 38 x 38 x 256
86 route 85 61
87 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 768 -> 38 x 38 x 256 0.568 BFLOPs
88 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
89 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
90 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
91 conv 256 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BFLOPs
92 conv 512 3 x 3 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BFLOPs
93 conv 255 1 x 1 / 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 255 0.377 BFLOPs
94 yolo
95 route 91
96 conv 128 1 x 1 / 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 128 0.095 BFLOPs
97 upsample 2x 38 x 38 x 128 -> 76 x 76 x 128
98 route 97 36
99 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 384 -> 76 x 76 x 128 0.568 BFLOPs
100 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
101 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
102 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
103 conv 128 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BFLOPs
104 conv 256 3 x 3 / 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BFLOPs
105 conv 255 1 x 1 / 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 255 0.754 BFLOPs
106 yolo
Loading weights from yolov3.weights...Done!
/home/fujisawa/source/caffe/kogepan.jpg: Predicted in 0.032871 seconds.
cake: 84%

Fair Benchmarking

Oliver Bastert - FICO Withdraws from the Mittelmann Benchmarks

FICO is deeply committed to the field of mathematical optimization. In addition to thousands of end-users of our commercial FICO Xpress Optimization software, we support hundreds of academic institutions each year with our free Xpress Community License and our Xpress Academic License. Universities around the world have adopted our optimization software in their core curriculum for teaching and research. Each year, there are over ten thousand new students who take their first steps in their optimization careers with FICO Xpress. Moreover, billions of dollars of business value are realized worldwide every year with FICO Xpress.


Oliver Bastert & Timo Berthold - A Note on #fairbenchmarking

Recently, a performance announcement from a FICO competitor caused a big shakeup in the Mathematical Optimization community and brought the seemingly resolved question of how to benchmark MIP solvers back up for debate. The community had already developed good answers to this question and has adopted a clear set of standards for many years (see MIPLIB2010). Moreover, the community continues to improve those standards, as you will see in the yet-to-be published paper for MIPLIB2017 (see below).

Hakata Workshop;Winter Meeting 2019

Hakata Workshop;Winter Meeting 2019
〜Discrete Mathematics and its Applications〜
URL:http://comb.math.kyushu-u.ac.jp/?Hakata%20Workshop%3BWinter%20Meeting%202019

目的：
離散数学/組合せ数学とその応用に関する講演, および, 数学ソフトウェアの紹介企画を行います, 今回，参加者の交流をさらに深めるために, 研究をする上で作製した数学ソフトウェアを発表・展示する機会を設けようと思います.

※ 本ワークショップは以下の支援を受けて開催されます．
・九州大学マス・フォア・インダストリ研究所数学理論先進ソフトウェア開発室
・九州大学 大学院数理学研究院
・JSPS科研費 基盤研究C 課題番号:25400217 (研究代表者: 谷口 哲至)
・JSPS科研費 基盤研究C 課題番号:17K05346 (研究代表者: 溝口 佳寛)

開催日 2019年2月21日(木)

開催場所
2月22日(木)
九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 4階 IMIオーディトリアム (W1-D-413)
伊都キャンパスへのアクセス，伊都キャンパスマップ


プログラム

2月21日(木)

10:27 - 10:30 Opening Tetsuji Taniguchi (Hiroshima Institute of Technology)
10:30 - 11:10
《Harmonic Index t-design in Hamming Schemes》
Makoto Tagami (Kyushu Institute of Technology)
Abstract

11:20 - 12:00
《Lagrangian subalgebras and rooted tree graphs》
Hirotake Kurihara (National Institute of Technology, Kitakyushu College)
Abstract

13:20 - 14:00
《An introduction to combinatorial $q$-fractal dimensions for a subset sum function》
Shoichi Kamada (Kumamoto University)
Abstract

14:10 - 14:50
《Large homeomorphically irreducible trees in path-free graphs》
Shoichi Tsuchiya (Senshu University)
Abstract

15:00 - 15:40
《Convergence of combinatorial Ricci flows to degenerate circle patterns》
Asuka Takatsu (Tokyo Metropolitan University)
Abstract

16:00 - 17:30 Poster Session
Software in Mathematics Demonstration Track in Hakata Workshop 2019
URL:http://imi.kyushu-u.ac.jp/lasm/hakata2019/

17:50 - 17:55 Closing Yoshihiro Mizoguchi (Kyushu University)

ABCI並列プログラミング講習会

ABCI並列プログラミング講習会

「第1回 ディープラーニング分散学習ハッカソン」
主催：国立研究開発法人産業技術総合研究所　情報・人間工学領域
共催：TensorFlow User Group
　　　Chainer User Group

　本ハッカソンでは、ABCI利用者及びABCI利用をご検討中の方で、すでに単一GPUあるいは単一ノードにおいて複数GPUを用いたディープラーニングを実践されている方またはチーム（1チーム3人まで）を対象に、ABCIを活用した分散学習の実践を行います。受講料は無料です。
　ハッカソンは参加者がディープラーニングのモデルおよびデータセットを持ち込み、マルチGPU,マルチノードでの分散学習を実践する形で進行します。ABCIスタッフ（産総研職員）に加えて、Chainer、TensorFlowのスペシャリスト、及びGPUのエンジニアがチューターとして参加し、お手持ちのモデルの精度や学習速度の向上をお手伝いします。

チューター紹介
　福田圭祐：株式会社Preferred Networks エンジニア
　佐野正太郎：株式会社Preferred Networks エンジニア
　藤原秀平：株式会社メルペイ / Google Developers Expert (ML)
　太田満久：株式会社ブレインパッド / Google Developers Expert (ML)
　成瀬　彰：エヌビディア合同会社 シニアデベロッパーテクノロジーエンジニア
　山崎和博：エヌビディア合同会社 ディープラーニングソリューションアーキテクト
　村上真奈：エヌビディア合同会社 シニアソリューションアーキテクト
　萩島功一：国立研究開発法人産業技術総合研究所 招聘研究員


日時・場所：
日時：
　2月27日 10：00-17:15
　2月28日 10：00-17:15
場所：
　産総研臨海副都心センター別館１１階会議室

BDEC2 Kobe

参加に関しては Invitation Only になっています。

BDEC2 Kobe

February 19 to February 21, 2019
RIKEN Center for Computational Science (R-CCS)

xSIG 2019 組織委員会・プログラム委員会

xSIG 2019
組織委員会・プログラム委員会

重要日程
全ての〆切は 23:59 (JST) です
2019/02/11（月祝）
論文登録〆切
2019/02/15（金）
論文アップロード〆切
2019/03/15（金）
論文採否通知

立教大が“AI特化”の大学院 国内初

噂では聞いてました。。。

立教大が“AI特化”の大学院　国内初

立教大学は1月21日、国内初となるAI（人工知能）に特化した大学院「人工知能科学研究科」（修士課程）を2020年4月に開設すると発表した。機械学習の数理モデルや統計学の知識を持つ「AIサイエンティスト」や、AI開発ができる「AIエンジニア」などの輩出を目指す。
機械学習やディープラーニング（深層学習）を中心としたAI領域について学習・研究できるカリキュラムを設置し、文理融合型プロジェクトを推進、各界を代表する企業との産学連携による社会実装にも積極的に取り組む環境を設けるとしている。

スーパーコンピュータ「京」計算資源の共用終了について

スーパーコンピュータ「京」計算資源の共用終了について

2012年9月に共用を開始し、数多くの研究者や企業の方々に利用されてきましたスーパーコンピュータ「京」は、2019年8月16日に計算資源の共用を終了いたします。その後、さまざまな調整を経て、同年8月中にシャットダウンを予定しています。

なお「京」の後継機であるポスト「京」の開発は順調に進んでおり、2021年頃からの共用開始を目指しております。皆さまのご期待に応えられるよう、関係者一同全力で取り組んでいます。ぜひご期待ください。

Computermuseum der Fakultät Informatik

以下のコンピュータ博物館に行って来ました。驚くことにそのほとんどが動作します。。。

Computermuseum der Fakultät Informatik
http://computermuseum.informatik.uni-stuttgart.de/index.en.html