データサイエンススクール 73

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 (初・中級者向け)

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。MNISTという手書きの数字画像から何の数かを判定する課題を用い、ディープラーニングにおける学習から予測までの基礎的なプロセスを一通り体験していただきます。Pythonの基本文法がわかる方が対象です。
　
実施内容
機械学習

• 機械学習とは
• 機械学習の流れ

課題（MNIST）の説明
演習

• データ準備／加工
• 学習
• 予測／評価
• 再学習

※ ディープラーニングとしては基礎的な内容のセミナーとなります。応用的な内容であれば、こちらではなく、次回以降の「機械学習トレーニング Webアプリ開発編」「機械学習トレーニング Semantic Segmentation 編 」の受講をご検討ください。
　
開催日時・場所
日時: 2022年8月27日(土) 13:00 – 17:00
会場: オンライン (Zoom)
講師: 速川 徹
アクロクエストテクノロジー株式会社 CLO (Chief Learning Officer/最高教育責任者)
サポート: 阪本 雄一郎 (アクロクエスト)，植嶋大晃(CIREDS)
定員: 50名
備考1: 受講者は京都大学の学生･教職員に限定します (本イベントは学内向けですので，学外からの参加は基本的にお断りしております。どうかご了承ください。)
備考2: データ科学展望III対象セミナー (受講者は専用のチケットをお申し込み下さい)
　
受講要件
京都大学の学生・教職員

インターネット接続環境をご準備下さい
次のスペックのPCをご用意下さい
Windows
– OS：Windows7以上（64bit推奨）
– メモリ：8GB以上
– ディスク空き容量：5GB以上
Mac
– OS：10.8.5以上
– メモリ：8GB以上
– ディスク空き容量：5GB以上

用意されたPCが性能を満たしていないと講義で利用するプログラムが正しく動作しないことがあります。
またディスク容量が不足していると、このあとのPython、PyCharmのインストールに失敗します。

※ 性能条件を満たすPCをお持ちでない場合、データ科学イノベーション教育研究センター／ご友人などから条件を満たすPCを借り受けて、ご参加ください。データ科学イノベーション教育研究センターからPCの貸与を希望される場合は、こちらからお申し込みください。
　
事前準備
アプリケーション等のインストール手順について、セミナー登録後に連絡いたします。
セミナー開始前までに完了できるよう、ご準備ください。
念のためセミナー前日までに実施することを推奨いたします。

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。
事前準備等でお困りのことがあれば、このSlackにてご質問ください。