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情報処理学会第74回全国大会 私的勉強会と学会の未来

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情報処理学会第74回全国大会 私的勉強会と学会の未来

  1. 1. IPSJ  第74回全国大会   日時:3月8日(木)  14:30  –  16:30   会場:第2イベント会場  (52.53号館  1F  5211)   [パネル討論]   私的勉強会と学会の未来
  2. 2. パネルディスカッション概要 §  アカデミックなトピックが、私的勉強会 で幅広い層で議論されている   §  研究職や研究者にとって専門的なトピッ クの学習形態が変化している可能性   §  勉強会主催者による勉強会の需要や、今 後の学会の未来について議論する
  3. 3. 私的勉強会とは §  個人が開催していて任意のトピックについて参加者 を募る勉強会   ú  基本的にはIT系が多い印象   §  募集は多くがatndなどのイベント開催支援を使う   §  多くは参加費無料  
  4. 4. タイムスケジュール 14:30 自己紹介(スライドあり、一人7分)   • 勉強会の紹介   • 勉強会を始めたきっかけ 14:45 1.勉強会の必要性 15:00 2.最近のニーズ 15:30 3.学会への期待 16:00 Q  &  A 16:30
  5. 5. 株式会社ミクシィ   木村 俊也  @kimuras §  司会者   ú  エンジニア   ú  株式会社ミクシィ   ú  技術部研究開発グループ   §  略歴   ú  2007年北陸先端科学技術大学院大学博士前期 課程修了   ú  2007年株式会社ミクシィ入社   ú  2011年情報処理学会自然言語処理研究会 運営 委員  
  6. 6. 株式会社ディー・エヌ・エー   里 洋平    @yokkuns §  パネリスト   ú  株式会社ディー・エヌ・エー   ú  ソーシャルプラットフォーム事業本部   ú  データマイニングエンジニア   §  略歴   ú  2008年琉球大学を卒業   ú  2008年ヤフー株式会社入社   ú  2011年5月より株式会社ディー・エヌ・エー   §  主催している勉強会   ú  Tokyo.R  
  7. 7. 株式会社ディー・エヌ・エー   里 洋平    @yokkuns §  Tokyo.R主催者   ú  統計解析用プログラミング言語Rのコミュニ ティ   §  Tokyo.Rの特徴   ú  Rコミュニティでは珍しい社会人中心   ú  アカデミックだけではなく実用的な内容      実ビジネスでの活用、ハマりどころなど   ú  異業種交流会としても機能      IT業界やエンジニアだけではなく幅広く参加  
  8. 8. 株式会社ディー・エヌ・エー   里 洋平    @yokkuns §  勉強会をはじめたきっかけ   ú  Rとの出会い      業務で機械学習を使う機会      R言語、機械学習をもっと勉強したいと考えた   ú  当時の勉強会の様子      Rの勉強会はTsukuba.Rぐらい      機械学習の勉強会もあまりなかった   §  目的   ú  「自分の勉強ため」が当初の目的      想像以上に人が集まり、刺激的   ú  現在はR言語を通して各業界での機械学習等の活 用や事例共有するのが目的  
  9. 9. 専門 2010年発足   2011年発足   実践 R   理論 2010/01  Tokyo.R 初学
  10. 10. 株式会社 ディー・エヌ・エー   濱田 晃一  @hamadakoichi §  パネリスト   ú  株式会社 ディー・エヌ・エー   ú  ソーシャルプラットフォーム事業本部   ú  アナリティクスアーキテクト   §  略歴   ú  2004年東京大学大学院博士後期課程修了(理論物理学)   ú  ベンチャー企業で数理解析手法の実ビジネス適用   ú  2010年6月株式会社ディー・エヌ・エー入社   ú  2011年4月データマイニング部門化   §  主催している勉強会   ú  データマイニング+WEB@東京  (TokyoWebmining)  
  11. 11. 株式会社 ディー・エヌ・エー   濱田 晃一  @hamadakoichi §  データマイニング+WEB@東京  (TokyoWebmining)              主催者   ú  蓄積データを有効活用し実ビジネス・サービスの継続的な 洗練を実現する。   ú  ウェブ、統計解析・データマイニング・機械学習、最適解 探索を軸に置く。   §  TokyoWebminingの特徴   ú  実ビジネス・サービス活用に関し、各分野を横断したノウ ハウ共有・議論・課題解決を行う。   ú  理解・議論を優先する。      発表時間と同等の議論時間、異分野・初心者でも分かる導入 内容、双方向の進行。 ú  幅広い領域で活動しているメンバーが参加。      広告、ソーシャル、検索、EC、マーケティング、医療、金融、 流通、言語処理、大規模分散処理、ネットワーク解析、等。  
  12. 12. 株式会社 ディー・エヌ・エー   濱田 晃一  @hamadakoichi §  勉強会をはじめたきっかけ   ú  各ビジネス・サービス領域でデータ蓄積がされてきていた。 それらを活用し、実ビジネス・サービスをさらに洗練して いけると感じていた。   ú  分野を横断し、実際の解析・活用のノウハウ共有・議論・ 課題解決を行い、より多くの世の中のビジネス・サービス をよくしていきたい。   §  勉強会の目的       ú  蓄積データを活用し、ビジネスやサービスが継続的に進化 される世界を実現する。   ú  蓄積データを有効活用したい人が、それを実現できるよう にする。  
  13. 13. 専門 2010年発足   2011年発足   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 初学
  14. 14. ウェブ系ソフトウェアエンジニア   奥野 陽  @nokuno §  パネリスト   ú  ウェブ系ソフトウェアエンジニア   §  略歴      2007年未踏ソフトウェア創造事業に採択   ­  ユーザ参加型日本語入力システムSocial  IME開発      2009年慶応義塾大学理工学科研究科を修了      2009年ウェブ系企業に就職      2011年入門ソーシャルデータを監訳   §  主催している勉強会   ú  自然言語処理勉強会@東京(TokyoNLP)主催者  
  15. 15. ウェブ系ソフトウェアエンジニア   奥野 陽  @nokuno §  自然言語処理勉強会@東京(TokyoNLP)主 催者   ú  自然言語処理について、理論と実践の両方か ら深く学ぶ   ú  発表と議論を通じて共有していく   §  自然言語処理勉強会@東京の特徴   ú  参加者は企業に属する若い人が多い      エンジニア7割、研究者2割、学生1割   ú  アカデミックなトピック   ú  論文紹介、チュートリアル的な内容が多い  
  16. 16. ウェブ系ソフトウェアエンジニア   奥野 陽  @nokuno §  勉強会をはじめたきっかけ   ú  パターン認識と機械学習(PRML)の読書会に参加して開 催を決めた      参加しているメンバーが素晴らしい      機械学習の適用先としてNLPに興味を持っている人が多い   ú  聞く側から、発表者側に徐々にシフト      PRML読書会やtokyowebminingで発表   §  目的   ú  当時はエンジニア主体のNLP勉強会はなかった   ú  技術情報をシェア   ú  自分自身の勉強のため   ú  成り立ちから理論系の発表が多いが、実装よりの発表 もあってもよい  
  17. 17. 専門 tokyo   2010年発足   NLP   2011年発足   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 初学
  18. 18. Treasure  Data,  Inc.   井上 敬浩  @doryokujin §  パネリスト   ú  Treasure  Data,  Inc.   §  略歴   ú  2009年慶応義塾大学理工学部数理科学科卒業   ú  2011年同大学院理工学研究科修士卒業   ú  2012年よりTreasure  Data,  Inc.   §  開催している勉強会   ú  MongoDB勉強会  
  19. 19. Treasure  Data,  Inc.   井上 敬浩  @doryokujin §  MongoDB勉強会主催者   ú  ドキュメント指向DBのMongoDBに関する勉強 会   ú  10gen公式国際カンファレンスを2回実施   §  MongoDB勉強会の特徴   ú  MongoDB初心者から実運用者まで幅広い   ú  ユーザの増加を目的として発表の内容を工夫  
  20. 20. Treasure  Data,  Inc.   井上 敬浩  @doryokujin §  勉強会をはじめたきっかけ   ú  自分の勉強のため      実際に業務に活用していた   ú  有効活用      ドキュメントの翻訳、発表のための知識整理   ú  海外とのパイプ      個人の力で海外コミュニティなどとパイプを持 てるのは魅力  
  21. 21. 専門 tokyo   2010年発足   NLP   2011年発足   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 初学
  22. 22. 株式会社サイバーエージェント   大原  一輝  @AntiBayes §  パネリスト   ú  株式会社サイバーエージェント   ú  アメーバ事業本部   ú  エンジニア   §  略歴   ú  2009年応用経済学修士取得   ú  2009年金融機関入社   ú  2011年株式会社サイバーエージェント入社   §  開催している勉強会   ú  さくさくテキストマイニング  
  23. 23. 株式会社サイバーエージェント   大原  一輝  @AntiBayes §  さくさくテキストマイニング主催者   ú  テキストマイニングの学習のスタートアップ   ú  テキストマイニング技術に関して気軽に参加/議 論   ú  テキストマイニングを実務で活かす方法      大量のアンケート/マーケティングなど   §  さくさくテキストマイニングの特徴   ú  完全初心者向け/多くが事例ベース   ú  数式や実装の深追いは話さない   ú  実務での苦労話   ú  ほかの勉強会との棲み分け  
  24. 24. 株式会社サイバーエージェント   大原  一輝  @AntiBayes §  勉強会をはじめたきっかけ   1.  テキストマイニングの普及      テキストマイニングのメリット      逆に魔法の杖ではないという啓蒙   2.  テキストマイニングの技術の学び方      実務に応用したいときに本を読んだだけでは うまくいかない場合がある      素人が自然言語処理に挑むのは敷居が高い   ú  初心者はどのように勉強したらいいだろう      ナビゲートする本や勉強会がなかった      初心者から中級者までの橋渡しをしたい!  
  25. 25. 専門 tokyo   2010年発足   NLP   2011年発足   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング
  26. 26. ウェブ系ソフトウェアエンジニア   佐藤 敏紀  @overlast §  パネリスト   ú  ウェブ系ソフトウェアエンジニア   §  略歴   ú  東京工業大学精密工学研究所奥村研究室出身   ú  近似文字列照合エンジンapporo開発中   ú  2011  年に入門 ソーシャルデータ(オライ リー・ジャパン刊)を監訳   §  開催している勉強会   ú  データ構造と情報検索と言語処理勉強会 (DSIRNLP)  
  27. 27. ウェブ系ソフトウェアエンジニア   佐藤 敏紀  @overlast §  データ構造と情報検索と言語処理勉強会 (DSIRNLP)主催者   ú  自然言語処理や情報検索、データ構造の情報 処理技術に関する勉強会      チュートリアル      サーベイ      論文・ライブラリの紹介      実験結果   §  DSIRNLPの特徴   ú  講演者が現実に動く実装例に言及する  
  28. 28. ウェブ系ソフトウェアエンジニア   佐藤 敏紀  @overlast §  勉強会をはじめたきっかけ   ú  実用性を意識した勉強会      実装が見えないものが増えている気がした      理論が新しくても実用上は目新しい効果がない手法 を見かける   ú  数年先を考えると、、、      自分でツールを実装し、つかいこなす人が増えれば、 今よりも便利になるし、分野が活性化する      良い手法を考案するなら、実用的なものが良い      自分自身、実用的で新しいことを考える力が欲し かった  
  29. 29. 専門 tokyo   2010年発足   NLP   2011年発足   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  30. 30. 1.勉強会の必要性
  31. 31. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   2011/02  さくさくテキストマイニング 勉強会の必要性 初学 2011/07  DSIRNLP
  32. 32. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   当時の状況 tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  33. 33. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   2011/02  さくさくテキストマイニング 理論-­‐専門性を重視 初学 2011/07  DSIRNLP
  34. 34. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 実践-­‐初心者を重視 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  35. 35. 専門 新たに見えた需要 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  36. 36. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   残る隙間 勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  37. 37. 2.最近のニーズ  
  38. 38. 専門 tokyo   NLP   交流 DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  39. 39. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 実践 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  40. 40. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   専門-­‐理論 tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  41. 41. 3.学会への期待
  42. 42. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 敷居が 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 高い さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  43. 43. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   実践 monogDB   勉強会   R   tokyo   webmining   理論 理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  44. 44. 専門 tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R collaboration 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  45. 45. 専門 リクルーティング tokyo   NLP   DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  46. 46. 専門 まとめ tokyo   NLP   DSIRNLP   § 勉強会の必要性 monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 § 勉強会の需要 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining § 学会への期待 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP
  47. 47. 専門 tokyo   NLP   Q&A DSIRNLP   monogDB   勉強会   tokyo   実践 R   webmining   理論 2010/01  Tokyo.R 2010/02  tokyowebmining 2010/07  tokyoNLP 2010/12  mongoDB勉強会 さくテキ   初学 2011/02  さくさくテキストマイニング 2011/07  DSIRNLP

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