データサイエンススクール 53

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

PythonによるZDDを用いたグラフ処理入門 -組合せ爆発を乗り越える-

■概要
ゼロサプレス型二分決定図 (ZDD) は，京都大学情報学研究科 湊真一教授が考案したデータ構造です．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，大規模グラフデータ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．京都賞受賞者であるD. Knuth先生が執筆された教科書にも大きく取り上げられています．今回のスクールでは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Python言語を使って，ZDDを用いたグラフを処理する手続きを体験して，具体的な問題解決方法の理解を深めてもらいます．

■開催日時・場所
日時：2021年2月22日(月) 10:30 – 18:00（昼休みと休憩を含む）
会場：Zoomによる遠隔開催
講師：西野正彬(NTTコミュニケーション科学基礎研究所 特別研究員)
　　　石畠正和(NTTコミュニケーション科学基礎研究所 研究主任)

定員: 30名
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s53/)

■データ科学展望IV関連
本スクールはデータ科学展望IVの対象です．

2月1日(月)～2月8日(月)18:00は当該科目の履修生向けの申し込み優先受付期間です．履修生は「データ科学展望IV履修生用」のチケットから申し込みをしてください．

もし受講生以外の方が申し込まれた場合は当方から断りなくキャンセル処理させていただきます．どうかご了承ください．

優先受付期間後は一般用のチケットから申し込みしてください．データ科学展望IV履修生枠の再設定はありません．

■受講要件
京都大学に所属する学生・教職員に限ります．

■前提知識

• 受講要件として，Pythonの基本を習得済みのこととします（必須）
• コンピュータサイエンスの基礎知識があれば理解しやすいが必須とはせず，必要な知識をセミナー中に復習します．

■演習事前準備

• Google Colaboratoryを利用するためにはGoogleアカウントが必要です．
• Pythonの基本， Google Colaboratoryの使い方に慣れていなければ，京大のコンテンツ配布サービスKubar上の演習キットで予習しておいてください（Kubarのリンクはこちら）．
• 教材はこちら(https://github.com/nsnmsak/graphillion_tutorial)にあるので，目を通しておいてください． 　

以上