スピーカー＆プレゼンター
SciPy Japanの講演者をご紹介します。
講演者の皆さん、ありがとうございます。
基調講演者
10/30（金）13:30 - 14:30
「材料研究を変革する統計的機械学習の先進技術」
吉田 亮 氏
情報・システム研究機構 統計数理研究所
[概要]
本グループが開発しているオープンソースソフトウェアXenonPyは，マテリアルズインフォマティクスの様々なタスクに対する機械学習モジュールを実装している．本講演では，高分子熱物性の研究や走査型電子顕微鏡を用いた材料組織の予測と制御など，様々な適用事例を紹介しながら，次世代の材料研究を駆動する統計的機械学習の先進技術（ベイジアンコンピューティング，実験計画法，深層生成モデル等）を解説する．
[略歴]
博士（学術）．2004年総合研究大学院大学統計科学専攻修了，東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター・特任助教（2005-），情報・システム研究機構 統計数理研究所・助教（2007-），同研究所・准教授（2011-）を経て，2018年より教授．2017年7月より同研究所ものづくりデータ科学研究センター・センター長．国立研究開発法人 物質・材料研究機構・招聘研究員，総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻 教授を兼任．マテリアルズインフォマティクス統合解析プラットフォームXenonPyの開発を推進．JST-CREST「熱制御」領域，科研費新学術領域「ハイパーマテリアル：捕空間が創る新物質科学」における活動を通じて，高分子や準結晶を対象とするマテリアルズインフォマティクスの学術創生に従事．
10/31（土）13:30 - 14:30
「ビジネス支援型データサイエンティストの仕事の型」
河本 薫 氏
滋賀大学データサイエンス学部教授 兼 データサイエンス教育研究センター副センター長
元 大阪ガス（株）ビジネスアナリシスセンター所長
[概要]
データ分析を単なる分析で終わらさずにビジネス成果につなげるにはどうすればいいか？前職時代に失敗を繰り返した経験から、うまくいかない原因とそれを乗り越える仕事の型を編み出した。ポイントは、データ分析に着手する前の段階で、暗黙知を形式知化することである。本講演では、そのやり方を体系化してお話ししたいと思う。
[略歴]
1991年、京都大学応用システム科学専攻修了。大阪ガスに入社。1998年から米国ローレンスバークレー国立研究所でエネルギー消費データ分析に従事。帰社後、大阪ガスにてデータ分析による業務改革を推進。2011年からデータ分析組織であるビジネスアナリシスセンターの所長を務め、大阪ガスにおいてデータ分析組織を定着させた。日経情報ストラテジーが選ぶ初代データサイエンス・オブ・ザ・イヤーを受賞。2018年4月より現職。博士（工学、経済学）。著書に『会社を変える分析の力』（講談社現代新書）、『最強のデータ分析組織』（日経BP）など。NHKプロフェッショナル仕事の流儀にも出演。
Talk and Turotial Presenters
Asir Saeed
Saeed氏は東京に拠点を置くチャットボット会社BESPOKE Inc.でNLP問題の研究と生産に従事するMLリサーチエンジニア。対話システム、生成テキストモデル、ランキング、テキストのためのデータ補強に興味を持つ。チャットボット以外では、創造性とAIのプロジェクト、特にユーザーの創造的なプロセスに協力することを可能にするシステムに取り組んでいる。デバッグをしていない時は、Machine Learning Tokyo(MLT)のコミュニティリーダーの一人として、イベント、ワークショップ、勉強会、講演、プロジェクトなどを企画している。趣味は日本文学、ハイキング、コーヒーに拘りがある。Twitter: @the-asir。
Crissman Loomis
Crissman氏はPokemon GOのAPIをハッキングしながらPythonプログラミングを学ぶ。日本のスタートアップ企業であるPreferred Networksの機械学習チームに加わり、3年間務める。現在Preferred Networksではドキュメント作成やSciPy、GTC、ODSCといったプログラミングのカンファレンスでの講演に注力している。彼がODSC Westで行った深層学習のワークショップは、機械学習を学ぶためのワークショップトップ10に選ばれた。
Daisuke Uematsu
植松大輔氏は、理学博士（物理学）、専門は「物性物理学」「新規物質の研究開発」「データサイエンス活用による材料研究加速のため技術開発（マテリアルズ・インフォマティクス, プロセス・インフォマティクス）」。㈱ミライズテクノロジーズ（デンソーとトヨタ自動車により2020年4月に設立された半導体開発会社。自身はデンソーより出向中）にて現在推進中の研究テーマのプロジェクトリーダーを務める。 大学院生時代からのテーマである新規物質の研究開発では熱電変換材料や磁性材料などの分野において複数の世界初の新規物質の発見・合成に成功。現在はマテリアルズ・インフォマティクス技術、及び特に半導体結晶成長開発の加速のためのプロセス・インフォマティクス技術を活用した材料研究に携わっている。また、一時期研究を離れ、事業部で様々な国・地域の多くの企業と自動車分野におけるグローバルR&Dの企画・戦略立案に携わった経験も有り、自身の研究活動が事業のみならず世界への貢献に繋がることに並々ならぬ情熱を持っている。プライベートでも、”Start Python Club”でのPythonコミュニティー活動、企業研修用のテキストの執筆、医療系ITベンチャーのアドバイザーなど、Pythonやデータサイエンスの活性化に繋がる活動を行っている。
Genevieve Buckley
Buckley氏はオーストラリアのメルボルンを拠点に、科学的発見のソフトウェアツールを開発している科学者兼プログラマー。ディープラーニング、自動分析、オープンソースプロジェクトへの貢献に関心を持っている。彼女は、X線イメージング、蛍光顕微鏡、電子ビーム顕微鏡などの画像処理と解析の専門家として豊富な経験を持っている。Buckley氏はDask-imageプロジェクトのメンテナも務めている。
Juan Nunez-Iglesias
Iglesias氏は、オーストラリアのメルボルンにあるモナッシュ大学のモナシュマイクロイメージングの上級研究員。Iglesias氏はscikit-imageライブラいの中心的な開発者であり、Chan Zuckerberg Initiativeの支援を受けて、生物医学研究や周辺エコシステムの維持・改善を行っている。彼は、n次元画像可視化のためのnapariライブラリの共同作成者・保持者であり、SciPyライブラリへの科学的な入門書であるElegant SciPyの共著者である。彼は科学者に科学的なPythonエコシステムの使い方を紹介するだけでなく、科学者のニーズに合わせてPythonをカスタマイズし、それに貢献することに情熱を注いでいる。
Jyh-Miin Lin, MD, MSc, PhD
教育
2012-2016年 ケンブリッジ大学放射線学博士号
2005-2007年 国立台湾大学電気工学専攻修士課程修了
1999年～2005年 国立台湾大学医学部医学科博士号取得
アカデミックアポイントメント
2019-2020年 CEAグルノーブル シニアリサーチアソシエイト
2018-2019 ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン リサーチアソシエイト
2016-2018 国立台湾大学電気工学科ポスドク
2011-2012年 ポスドク（医学博士）研究助手、デューク大学医療センター（米国ノースカロライナ州)
Matt Hancock
Hancock氏、テキサス州オースティンにあるEnthought社の科学ソフトウェアの開発者。フロリダ州立大学で応用数学の博士号を取得しており、医療画像問題の画像処理と機械学習に関する研究を行っている。
Max Frenzel
Frenzel氏、AI研究者、著者、デジタル・クリエイティブの専門家。彼は、Bespoke Inc.のR&Dリーダーであり、ベストセラー本『Time Off: A Practical Guide to Building Your Rest Ethic and Finding Success Without the Stress』の著者でもある。また、Frenzel氏はAIやディープラーニングの創造性、デザイン、音楽への応用にも興味を持っており、AIや創造性などのトピックについて定期的に講演を行っている。オフの時間には、おいしいコーヒーを楽しんだり、パン作りの腕を磨いたり、電子音楽を制作したり、東京を中心にパフォーマンスを行っている。彼のウェブサイトは www.maxfrenzel.com でご覧いただけます。
Naoki Yoshii
Naoki Yoshii 2002年に東京エレクトロンへ入社。半導体のプロセス開発を主に担当、現在は技術マーケティングとして機械学習を利用したプロセス/材料開発の支援などを行っている。
Ram Rachum
Rachum氏はPythonを専門とするソフトウェア開発者。第三人称で自伝を書いていないときは、クライアントへのコンサルティング、Pythonスキルを高めたいチームへのPythonトレーニングをしたり、隔月で開催されるPyWeb-ILカンファレンスの主催などを行っている。 Python トレーニング：http://pythonworkshops.co/
Ramon Perez
Perez氏はシドニーのCoder Academyでデータサイエンティスト兼教育者を務め、INSEADでリサーチアソシエイトを務めている。現在は教育、データサイエンス、起業家精神と戦略の分野で研究をしている。以前は、専門家と学術機関で、消費者行動と開発経済の研究に従事し、多国籍企業が顧客をよりよく理解するための支援を行ったり、世界中の金融リテラシーのレベルを研究するための新しい方法を開発していた。Perez氏は、経済学、金融、マーケティングの理学士号と経済学修士号を取得している。余暇にはサイクリング、野球、クロスフィット、シドニーをはじめとするオーストラリアのアウトドアの魅力を満喫している。
Robert Crowe
Crowe氏は、自称データサイエンティストであり、TensorFlowマニアでもあり、開発者が生産性を高めるために必要なことを素早く学べるように支援することに情熱を注いでいる。 彼はTensorFlowを初期の頃から使用しており、急速な進化を楽しんでいる。 データサイエンティストになった以前、大中小の企業でソフトウェアエンジニアリングチームを率い、明確に定義されたニーズに対するクリーンでエレガントなソリューションに常に焦点を当ててきた。彼のツイッターは @robert_crowe
Sandeep Subramanian
Subramanian氏は、コンピュータサイエンスとエンジニアリングの修士号を取得し、機械学習を専攻。機械学習とソフトウェアジニアリングが融合するプロジェクトを好む。
Sayak Paul
Paul氏は現在、PyImageSearchでコンピュータビジョンとディープラーニングの研究をしている。彼のプロジェクトは、モデル最適化、生成モデリング、CRNNアーキテクチャなど幅広く跨っている。 Paul氏は以前DataCampで、プロジェクト（クレジットカードの承認を予測する、国際債務統計を分析する）、プラクティスプール（Kerasを使った高度なディープラーニング（見るにはログインが必要））を開発していた。DataCampの前は、TCS Research and Innovation (TRDDC)でデータプライバシーの研究に従事し、そこではサイバーセキュリティ研究チームの一員として、TCSのGDPRソリューション「Crystal Ball」に取り組んだ。 彼の興味の対象は、視覚的表現学習の分野に広く及んでいる。オープンソースの取り組みが好きで、現在はTensorFlow Hubに積極的に貢献している。仕事以外では、技術記事を書いたり、機械学習のアイデアを応用したり、開発者のミートアップやカンファレンスで講演をしている。
Shotaro Ishihara
石原祥太郎氏は、日本のメディア企業でデータ分析やサービス開発に携わるデータサイエンティスト。大学でコンピュータサイエンスを学ぶ傍ら、大学新聞にも携わる。機械学習の大会に参加し、Kaggleの大会で1位を獲得したり、Kaggle Days Tokyoの大会を主催したり、初心者向けの技術書を出版したりした経験を持つ。2020年、国際ニュースメディア協会より「30 Under 30 Awards and Grand Prize」を受賞。
Sutou Kouhei
須藤公平氏 は Apache Arrow PMC のメンバー。
Tetsuo Koyama
小山哲夫氏は、日本のCAEソフトウェアエンジニア。科学計算とコンピュータグラフィックスによる可視化に興味を持っている。現在、「GetFEMで始める」というタイトルの自費出版本を執筆中。本書は、オープンソースの有限要素法ライブラリであるGetFEMのPythonインターフェースのチュートリアルを日本語に翻訳したものです。
Wakana Nogami
野上和加奈氏はメルカリ社のソフトウェアエンジニア。画像検索システムの開発と保守を担当している。