データサイエンススクール 32

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

PBL（先制医療・生活習慣病研究センター）：医用画像を用いた深層学習

概要: 本演習では、眼底写真を用いた深層学習の導入部分を学びます。
昨年度実施した医用画像処理の講義に引き続き、医用画像を用いた深層学習のやり方を演習ベースで学んでいきます。
インターネット上の学習環境を利用することで、誰でも簡単に深層学習を試せるように、環境の作り方、モデルの設計・学習・評価方法を解説します。

日時: 11月16日(土) 10:30-18:00
会場: 京都大学 吉田南構内 近衛館 202号室
講師: 京都大学 医学部附属病院 医療情報企画部　特定講師　山本豪志朗　
　　 京都大学 医学部附属病院 先制医療・生活習慣病研究センター　特定講師　杉山治　
定員: 20名
備考: データ科学展望Ⅳ対象スクール
共催: KUEP-DHI 関西広域医療データ人材教育拠点形成事業
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s32/)

対象
本学学部学生・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、 データ関連人材育成関西地区コンソーシアム、HeKKSaGOn参画の大学の学生・研究者

当日は、自身のパソコンをご持参ください。（持参が難しい方は事前にご連絡ください。）
個人のGoogleアカウントが必要です。事前にご準備ください。
本学関係者以外の方（KUINS-Airが使用できない方）はeduroamアカウントを取得した上でご参加ください。