[中止] データサイエンススクール 42

データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。

データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。

実施内容

ZDDを用いたグラフ処理入門

概要:
ゼロサプレス型二分決定図 (ZDD) は組合せ集合を表現するためのデータ構造です．ZDDには，組合せ集合を圧縮して表現し，かつ圧縮したままで様々な計算を効率よく実行できるという特徴があります．ZDDは組合せ集合を扱う様々な課題に用いられますが，近年は特にグラフを対象とした最適化や数え上げ問題を解くための強力な道具として注目を集めています．今回のセミナーではZDDとそのグラフ処理への応用を中心に説明します．演習では実際にZDDを用いてグラフを処理する手続きを体験してもらう予定です．

日時: 2020年3月17日（金）10:30 – 18:00
会場: 京都大学 吉田南構内 学術情報メディアセンター南館302号室
講師: 西野 正彬、石畠 正和（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）
定員: 50名
備考: データ科学展望Ⅳ対象スクール
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s42/)

準備
演習は，Google Collaboratory上でPython言語を用いて行いますので，受講者は各自Googleアカウントを取得し, 可能であればChromeの稼働するノートPCを持参してください．Google Collaboratory上でのPythonプログラミングに慣れていない人は，自習教材をセンターから入手して，自習しておいて下さい(京大学生・教職員に限ります)

優先対象
・京都大学の学生・研究者
・数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム及びデータ関連人材育成関西地区コンソーシアム参画の大学の学生・研究者
・「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」協力校のの学生・研究者
他大学の学生・研究者及び企業の方の参加も受け付けますが、参加可能人数に限りがあり、上記の対象者が優先されることがあります。
また、ライセンスやセキュリティ等の事情でお断りする可能性もございます。
本学関係者以外には身分証のご提示をお願いすることもございます。
ご了承ください。