データサイエンススクール 90

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。
主催: 京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター (CIREDS)

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。
※ 2023年8月26日に開催した 「データサイエンススクール85」 と同じ内容になります。
　
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: 2023年12月9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: 京都大学 データ科学展望Ⅳ 対象セミナー (履修者は専用のチケットをお申し込み下さい)
備考2: セミナー終了後、希望者のみにIT業界説明を行います。IT業界に興味がある方は参加をご検討ください。

　
受講要件
京都大学の学生・教職員およびCIREDSが承諾した学生

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。
※ 本セミナーでは参加者様自身のPCにPython開発環境を構築して実習を行います。そのため、過去の講義や研究などで自身のPCにPythonが既にインストールされている場合は、PythonがインストールされていないPCを借り受けることを推奨します。
※ 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、下記からお申し込みください。
https://forms.gle/dybm7nvdvvufVR9c9
　
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。セミナー前日までに実施することを推奨しております。
セミナー開始前に準備がうまくいかなかった方をサポートする時間を設けます。開始15分前を目処にZoomに接続して頂ければ、講師やサポートメンバーが支援いたします。

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。