データサイエンススクール 35

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

水中のビックデータ：音情報の取得と活用

Big data in the water : measurement and application of sound information

概要:
遠くまで見えない水中での遠隔探査には音波がつかわれてきました。かつて水中音響探査は、軍事や海底資源を対象とした国レベルの大規模な要請によってすすめられてきましたが、水中音響機器の小型化・大容量化と計算能力の飛躍的な進歩により、海洋の研究にも役立てられるようになってきました。たとえば生物が発する音を用いた生息分布の可視化や密度推定、サウンドスケープと騒音影響評価など、海洋生物の生態を調べ保全するためのツールとして音が注目されるようになってきました。一方で音そのものは見えないため、計測方法や解析法に数多くの落とし穴があります。それに気づかずに計測や解析を行うと、現実にはありえない結果が導かれます。

今回のデータサイエンススクールでは、水中音を正しく測る基礎と、長期多点観測で得られたビックデータから得られる海洋生物の生態情報を概観します。また、洋上風力発電、海底資源探査、船舶運輸などの騒音による生物影響評価に関する国際的な動きについても触れます。環境音の自動分類についての先端的な解析手法は、続くLin Tzuhao氏のセミナーで紹介されます。

This course will introduce basic techniques of audio information retrieval by using a Python-based open toolbox (Soundscape Viewer). Our goal is to visualize nature soundscapes and explore acoustic diversity from long-duration field recordings. This course will also introduce how to build an open science project by using Google Colaboratory and GitHub.

日時: 2019年12月18日（水）10:30 – 18:00
会場: 京都大学 吉田南構内 近衛館 202号室
講師: 国立研究開発法人水産研究・教育機構 中央水産研究所 主任研究員　赤松 友成、海洋研究開発機構 地球環境部門 ポストドクトラル研究員　Lin TzuHao
定員: 20名
備考: データ科学展望Ⅳ対象スクール
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s35/)

優先対象
・京都大学の学生・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及びデータ関連人材育成関西地区コンソーシアム参画の大学の学生・研究者
・「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」協力校のの学生・研究者
他大学の学生・研究者及び企業の方の参加も受け付けますが、参加可能人数に限りがあり、上記の対象者が優先されることがあります。
また、ライセンスやセキュリティ等の事情でお断りする可能性もございます。
本学関係者以外には身分証のご提示をお願いすることもございます。
ご了承ください。

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。
持参PCにはMicrosoft Office Excelを事前にインストールしてください。
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。