BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//connpass.com//Connpass//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:connpass-白金鉱業 Meetup Vol.16@六本木（数理最適 化） X-WR-CALNAME:connpass-白金鉱業 Meetup Vol.16@六本木（数理最適 化） X-WR-TIMEZONE:UTC BEGIN:VEVENT SUMMARY:白金鉱業 Meetup Vol.16@六本木（数理最適化） DTSTART:20241211T100000Z DTEND:20241211T130000Z DTSTAMP:20260901T064026Z CATEGORIES: CREATED:20241028T055325Z DESCRIPTION:# このイベントについて\n\nブレインパッドの データサイエンティスト/機械学習エンジニアが社外の データ系の仕事をしている人と交流したい！と始まっ た勉強会兼交流会です。\n同業の方も超welcomeです！ ゆ るく開催し、発表者もドメインを問わず募集していま す！\n\nこれまでの発表資料（公開分のみ）はこちら \n [勉強会1周年の記念スライドはこちら→データサイエン ス系の勉強会を 1年間毎月開催したら何が起こるか？] \nhttps://brainpad-meetup.connpass.com/presentation/\n\n過去の開催レ ポート \n[データサイエンティストが集まる夜 白金鉱 業Meetup Vol.15 効果検証 開催レポート | DOORS DX] \nhttps://ww w.brainpad.co.jp/doors/contents/02_effectiveness-verification_1/\n\n今回 は「数理最適化」をテーマに開催します！\n\n# 対象参 加者 ※申し込み前に必ずお読みください\n\n * 数理最 適化に関心があるデータ系職種の方\n * 数理最適化に 関心がある学生\n\n※ これから数理最適化を学びたい方 も大歓迎です。初学者向けの発表をご用意しています ！\n\n※ 「知見の共有と参加者同士の交流」の両方を目 的としているイベントです。 \nそのため、登壇者の発 表開始から懇親会終了までの参加をお願いします。\n\n# 当日のタイムライン\n\n時間 | 内容 | スピーカー \n---|- --|--- \n19:00～19:30 | 開場・受付 | \n19:30～19:40 | オープ ニング:白金鉱業Meetupについて | ブレインパッド 浅野 \ n19:40～20:00 | 【初学者向け発表枠】 \n数理最適化のは じめの一歩 〜身近な問題で学ぶ最適化の面白さ〜 | ブ レインパッド 田口 \n20:00～20:20 | 数理最適化案件の始 め方、進め方 | ブレインパッド 羽田 \n20:20～20:25 | 休 憩 | \n20:25～20:45 | 数理最適化プロジェクトを成功させ る8つのポイント | エルデシュ代表 岩永 \n20:45～21:05 | 実務につなげる数理最適化 | リクルート 梅谷 \n21:05～2 1:10 | 休憩 | \n21:10～21:55 | 懇親会 | \n22:00 | 解散 | \n \n発表時間20分（質疑応答は懇親会にて！）\n\n# スピー カー&発表内容\n\n## 田口 雅也（株式会社ブレインパッ ド/データサイエンティスト）\n\nプロフィール \n2024年 にデータサイエンティストとしてブレインパッドに新 卒入社 \n学生時代は最適化アルゴリズムの研究に従事 し修士号を取得 \n入社後は配送計画問題の案件に従事\ n\n### 発表内容：【初学者向け発表枠】 \n数理最適化の はじめの一歩 〜身近な問題で学ぶ最適化の面白さ〜\n\n 数理最適化とはどのようなものかを説明した後、日常 の中で生じる身近な課題を具体例として取り上げ、数 理最適化を活用して解決する方法をご紹介します。\n\n# # 羽田 充宏（株式会社ブレインパッド/データサイエン ティスト）\n\n \nX/Twitter:@H_A_ust\n\nプロフィール \n2023年 にデータサイエンティストとしてブレインパッドに新 卒入社 \n学生時代は微分方程式と機械学習まわりのテ ーマを研究 \n入社後は生産計画をはじめとした数理最 適化の案件やマーケティング分析の案件に従事 \n数理 最適化の新卒研修講師も担当\n\n### 発表内容：数理最適 化案件の始め方、進め方\n\n最適化案件を行うにあたっ ての幅広い雑多な話題を話します。 \n主には最適化案 件やったことないけど案件に配属された若手データサ イエンティスト（去年の自分）を想定して話します。 \n発表では最適化案件を進める上でデータバリデーショ ン、モデル作成、可視化などの各工程における便利な ツールの紹介や考え方、ノウハウなどハード、ソフト 両方の話をしようと思います。\n\n## 岩永 二郎 （株式 会社エルデシュ / 代表）\n\nプロフィール \n株式会社エ ルデシュ（代表）で数理科学全般のコンサルティング を提供する一方、電気通信大学（特任教授）では社会 人向けデータサイエンス講座『データアントレプレナ ーフェロープログラム』の企画・運営 \nデータサイエ ンス歴17年目になりました。 \n共著書「Pythonではじめ る数理最適化 ケーススタディでモデリングのスキルを 身につけよう」\n\n### 発表内容：数理最適化プロジェク トを成功させる8つのポイント\n\n初めての数理最適化プ ロジェクトは、専門性が高く暗黙知も多いため、プロ ジェクト推進が難しいと感じるものです。 \nプロジェ クトでたくさん胃を痛めてきた発表者が、自身の経験 を踏まえて数理最適化プロジェクトの成功に欠かせな い8つのポイントについてゆるくお話をします。\n\n## 梅谷 俊治（株式会社リクルート/シニアリサーチャー） \n\nプロフィール \n株式会社リクルート データ推進室 アドバンスドテクノロジーラボ シニアリサーチャー \n 2023年9月まで、大阪大学 大学院情報科学研究科 数理最 適化寄附講座教授 \n数理最適化、アルゴリズム、オペ レーションズ・リサーチなどの研究に従事 \n特に、大 規模かつ計算困難な組合せ最適化問題に対する実用的 なアルゴリズムの研究開発や、数理最適化モデルとア ルゴリズムの現実問題への応用に従事 \n著書に『応用 に役立つ50の最適化問題』朝倉書店（2009）、『しっか り学ぶ数理最適化』講談社（2020）がある\n\n### 発表内 容：実務につなげる数理最適化\n\n最近では、機械学習 によるデータ分析の普及にともない、その結果を踏ま えた上で意思決定や計画を策定を実現する数理最適化 が注目されるようになりました。 \nまた、現在では、 有償・無償を含めて多くの数理最適化ソルバーが利用 できるようになり、現実問題を解決するための有用な 手段として急速に普及しつつあります。\n\nしかし、企 業に数理最適化の専門家は少なく大学から輩出できる 人材にも限りがあるため、実務における数理最適化の 数理最適化の活用はまだ限定的な範囲に留まっている のが現状です。\n\nこの課題を解決するため、 \n（1)実 務の各段階における問題解決の支援を通じて数理最適 化の専門家を育成し、基幹事業に数理最適化を活用す る枠組みを創出すること \n（2)産業や学術の幅広い現 実問題に迅速に対応するための基盤技術となる、高性 能かつ汎用的な数理最適化ソルバーを開発すること \n を目標に活動しています。\n\n講演では、これらの取り 組みをご紹介します。\n\n# イベントポリシー（必ずお 読み下さい）\n\n飲食や勧誘などを主目的とした参加は 固くお断りします。発見次第、その場でご退場いただ きます。 \n退場の指示に従えない場合は、会場セキュ リティとして然るべき対応を行う場合もあります。\n\n また、このイベントに関わる全員が気持ちよくご参加 いただけるように、ハラスメント行為を許容しません 。 \nブログやSNSなどでの公開、コメントなどの際にも 、これらハラスメント行為がないようご留意ください 。 \nそのような行動を目にした方は、運営スタッフに お知らせいただくかconnpassの「イベントへのお問い合わ せ」フォームからお知らせください。\n\n# podcast番組 白 金鉱業.FMの宣伝！\n\nオンラインでは白金鉱業.FM、オフ ラインでは白金鉱業 Meetupと、より一層濃ゆいデータサ イエンスコミュニティーを作っていく所存です！ \nぜ ひ応援よろしくおねがいします！\n\n# 追記\n\n12/1：申し 込みされた方全員が参加できるように、参加者枠を増 枠しました。\n\nhttps://brainpad-meetup.connpass.com/event/335599/ LOCATION:東京都港区六本木三丁目1番1号 六本木ティーキ ューブ 11F (株式会社ブレインパッド) URL:https://brainpad-meetup.connpass.com/event/335599/ END:VEVENT END:VCALENDAR