第2回 AIツール入門講座(2012.6.26)「ベイジアンネットワークソフトウェア「BayoNet」」および「ネットワーク可視化入門」

10:00-18:00 AIツール入門講座１：ベイジアンネットワークソフトウェア「BayoNet」

本村　陽一 ((独)産業技術総合研究所 サービス工学研究センター副研究センター長)

対象：大規模データの分析，活用法としてベイジアンネットの利用に興味を持つ方．サービス工学における大量のアンケートデータやID-POSデータによる顧客分析やレコメンド技術，生活者のモデル化，行動予測に興味のある方．事前知識は問いません．

内容：ベイジアンネットのモデル，機械学習や確率推論アルゴリズムの仕組みや大規模データの活用方法（顧客分析，レコメンド，行動予測）について詳しく解説します．また，演習では，アンケートやID-POSデータ，センサデータなど各種の大規模データからベイジアンネットをして，確率推論を実行する機能と操作方法を解説し，実際に体験していただきます．チェーンストア向けのID-POSデータを活用した経営支援システム(APOSTOOL)と店頭や店内で使われる顧客接点支援タブレット用アプリ(POSEIDON)のデモも行います．

注意事項：

• CPU 1GHz 以上 / Memory 1GB 以上
• Windows XP, VISTA, 7 ※ 64bit OS にも対応しています
• Microsoft Excel 2003, 2007, 2010 のいずれかがインストールされていること

プログラム（予定）:
10:00〜12:00 ベイジアンネットワーク概論

• ベイジアンネットワークの基礎

13:00〜14:00 ベイジアンネットとは？

• ベイジアンネットと非循環の有向グラフ
• グラフ構造の持つ意味

14:10〜16:40 ベイジアンネット構築演習

• ベイジアンネットを構築するアルゴリズム
• BAYONETを使ったベイジアンネット構築

16:50〜18:00 マーケティングへの応用

• マーケティングの事例
• 実際のモデル構築で問題となる点

10:00-18:00 AIツール入門講座２：ネットワーク可視化入門

橋本 康弘
（東京大学大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻 特任研究員）

対象：ネットワーク分析，SNS分析，情報可視化，サービス実装などに興味のある方

内容：ネットワークの可視化アルゴリズムとその前処理としてのネットワーククラスタリング手法，およびいくつかのネットワーク統計量の計算方法について解説します．演習ではJavascriptで動作する現代的な汎用可視化ライブラリD3.jsとNode.jsを用いたアプリケーションサーバー環境，新しい通信規格であるWebSocket，さらに各種ウェブAPI（Twitter API等）を利用しながら，ウェブ上でデータを取得，分析，可視化するまでの一連の流れを学びます．

注意事項：参加者の皆様は，次の準備をお願いいたします．

• ネットワークに接続可能なPC
• 以下に挙げるブラウザのいずれか：Chrome, Safari, Firefox
• コマンドラインで操作するためのコンソールプログラム（Node.jsの実行用）
• エディタ（Javascriptのプログラミング用）

プログラム（予定）:
10:00〜12:00 ネットワーク分析の基本

• 統計量
• クラスタリング

13:00〜15:00 可視化実習１

• D3.jsの基本
• ネットワークの可視化

15:10〜17:10 可視化実習２

• Node.jsとWebSocketを用いた通信
• Web APIの利用
• リアルタイムデータの可視化