データサイエンススクール 65

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

機械学習トレーニング 文字認識編

概要
本セミナーでは、プログラミング言語Pythonを用いて、画像認識を行うディープラーニングプログラムの作成を、ハンズオン形式で行います。
Pythonの基本文法がわかる方を対象に、MNISTを用いたディープラーニングの基礎を体験していただきます。

対象レベル

• Pythonの基本文法を理解している
• Pythonの開発環境を用意できる

実施内容

• 機械学習とは
• MNISTの説明
• データ準備／加工
• 学習
• 予測／評価

開催日時・場所
日時: 2021年12月11日(土) 13:00 – 17:00
会場: 自宅からZoomで参加
講師: 速川 徹 (アクロクエストテクノロジー株式会社 テクニカルコンサルタント)
サポート: 阪本 雄一郎 (アクロクエスト)，林和則(CIREDS)，木村真之(CIREDS)
定員: 50名
備考: データ科学展望IV対象セミナー /
京都大学学部学生 ・ 大学院生 ・ 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またはデータ関連人材関西地区コンソーシアム参画大学の学部学生 ・ 大学院生 ・ 研究者
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s65/)

受講にあたってのお願い
本スクールは完全オンライン開催です。講師と受講生とのコミュニケーションを円滑にするために，参加者全員カメラをオンにしていただきます。また，今後のコンテンツ改善のため，スクールの様子を録画させていただきます。録画は外部に公開されることはありません。コンテンツ改善の目的のみに使用されます。

受講要件
・Pythonの基本文法を既修得で，以下のものを準備できる方

1. PC
   • Windows 7以上，MacOS10.8.5以上のPC。詳しくはこちら
2. Python
3. PyCharm
   • Pythonをプログラミング・実行するためのアプリケーションです。

事前準備
PythonとPyCharmを前日までに準備しておいてください。事前準備に関する資料は別途配布いたします。

★サポートのためにSlackというSNSを利用します。登録されたメールアドレスに招待メールを送りますので，ログインしてください。