DAGと機械学習・Blockchain｜教養シリーズ #5

※週一で、人工知能や機械学習をベースの教養として知っておきたいテーマに基づいて
メタ視点で考察する勉強会を実施していく予定です

以前の会でグラフ理論に関しては扱ったのですが、たまたまブロックチェーンの勉強会に
出た際にDAG（Directed Acyclic Graph）の話題になり、色々と調べていたら面白かった
ので、DAGについて取り扱ってみたいと思いまして企画させていただきました。
DAGは有向非巡回グラフの略で、エッジの向きに従って移動しても元の場所に戻ってこない
グラフを指しています。

機械学習の文脈でDAGはグラフィカルモデルで出ており、中でも因果関係モデルである
ベイジアンネットワークなどがよく事例として上がっているようです。
その他DAGの文脈でよく出ている話題としては最短経路問題などですが、こちらに関しては
動的計画法（Dynamic Programming）を用いて解くことが多いです。

今回はDAG構造である様々なものを基礎的な考え方と紐付けながら考察していく会にできればと
思っております！

1/9(火)
受付：19:45〜20:00
勉強会：20:00〜22:00

東京都渋谷区代々木４丁目２８−８ 代々木村田マンション 711
JR山手線「新宿」駅徒歩10分、京王線「初台」駅徒歩4分、小田急線「参宮橋」駅徒歩6分

◆簡単な講義（40min）
・イントロダクション
　　DAGとは
　　参考資料の紹介
　　新世代Blockchain、IOTA、ByteBallにおけるDAG

・DAGの基本とその応用
　　DAGの定義を再度
　　DAGを動的計画法で解く
　　DAGとベイジアンネットワーク
　　次世代ブロックチェーンIOTAとDAG　　　など

・簡単な演習
　　簡単な問題を筆算 or プログラミングを通して解いていただく予定です。

◆LT枠（20min）
　　5~10分で1~2名お願いできましたら嬉しいです！！
　　=> IOTA系の話で2枠確定しています！！

◆講義内容の質疑応答＆グラフ理論に関してのディスカッション（40~50min）
基本的にはフリーで質疑応答やディスカッションができればと思います。

◆スポンサーセッション(5~10min）

※ 講座内容は若干変更となる場合があります（基本的に細部の修正であり、大まかなところは変えないと思います）
※ 終了時間遅くなりますが、ご都合よろしい方いたら終わった後近くの居酒屋で軽い懇親会をできればと思います。

ここまでの話を見て興味を持った方
初級者の方から上級者の方まで歓迎です。上級者の方はむしろ講師側で関わっていただきたく、
持ち回りで創発的にやれれば良いなと思っております。
（ちょっとしたインセンティブがある方が良いと思うので、参加費からフィーを出させていただければと思います）

ノートPC（Jupyterの使える環境にして来てください）

※ 1,2人であればその場でインストールサポートしますので、準備が難しい方はPCそのまま持ち込みで大丈夫です。

特になし（できればJupyterを入れて来る）

当日払い2,000円
基本的に会場費＋当日講師役へのフィー（無料だと内容がいい加減になる可能性があるため）の想定です。
LT枠で発表いただける方は無料で大丈夫です！！

※ 領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。

15名
=> 会場もう少し余裕がありそうなので、18名まで増枠します！