データサイエンススクール 69

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。

実施内容

AI （人工知能） による、人にフォーカスした画像解析の体験

今、社会では大きな変化が起こっています。一つは、IoTの普及と進化。様々なデバイスがネットワークにつながることによって、新しい価値が生まれつつあります。そしてもう一つが、人工知能の進化です。深層学習をはじめとした機械学習技術は急速に進展し、様々な分野で実用化されつつあります。中でも画像解析の技術については、工場や建設現場等、人が働く現場において、労働人口の減少による管理監督者の不足が深刻化しており、人の目と脳を代替する手段としての活用が期待されています。本講義では、AI（人工知能）による画像解析で具体的にどのようなことができるのか、工場内でのクリーンルーム進入時の衛生管理に活用される 粘着テープ（通称コロコロ）を題材に設定致しました。

画像解析の最先端技術を基礎から学習・体験できる機会ですので、是非ご参加下さい。

■概要
カメラで撮影した画像を人間並みの判断能力で判定、見える化し、日々飛躍的な進歩を遂げる、AI（人工知能）の画像認識技術を体験頂きます。

■題材
精密機器、電子部品、食品、医薬品等を製造している企業は、ホコリやチリなどの身体についている不純物の 製品への付着を防ぐため、クリーンルームを設置しています。そうした企業では、クリーンルーム進入時に、不純物を取り除けるための衛生管理ステップとして粘着テープにより、不純物を落とす工程（通称コロコロチェック）があります。従来は管理監督者の目と脳で、スタッフがこの工程を確実に踏んでいるか、チェックしており、管理監督者個人の力量に依存していました。昨今、グローバリズムの流れもあり、スタッフが多国籍になる中、日本人の監督者に依存するやり方では、従来の製造品質を維持できなくなっています。そうした課題に対して、AI（人工知能）の画像認識技術を使えば、全世界一律の衛生基準を軸にAI（人工知能）にコロコロチェックを代替させることにより、衛生管理の質の向上をはかることができます。本講義では、このコロコロを使って、人の姿勢推定結果やコロコロの物体検出結果をもとに不純物がついている部位の推定を行います。
※アウトプットについて、コーディング、発表の分かり易さ、モデル構築の精度の3つの軸で 評価をさせて頂きます。

■目的
各作業の時間（フレーム）毎に、どの部位を綺麗にしているのかを分類するため。

■開催日時・場所
日時：2021年1月29日(土) 14:00 – 17:00
会場：Zoomによる遠隔開催
講師：樋口 翔（Lightblue Technology，京都大学OB）・川上 直人（Lightblue Technology）・岸 悟史（Lightblue Technology）

定員: 20名
※5名未満の場合、非開催とさせて頂きます

詳細はこちら

■データ科学展望IV関連
本スクールは京都大学大学院研究科横断科目データ科学展望IV認定の対象です．

■受講要件
京都大学および他大学に所属する学生であり、かつpythonの利用経験がある方
※pythonのスキルに不安がある方は、事前に以下教材の内容に目を通したうえで、ご参加ください。
https://utokyo-ipp.github.io/index.html

■ツールの事前共有申込み
参加される方には当日、演習に使用するツールをGoogleドライブで事前共有させて頂きたく、
以下の応募フォームによりお申込みをお願いします。

申込期限：2022年1月27日（木）

https://share.hsforms.com/1IrUDDTEBQm68sKaorGakhQbvz7f

※メールアドレスは、Googleアカウントに登録されているアドレスを入力下さい。

以上