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SUMMARY:データサイエンススクール 52
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79923
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nデータサイ
 エンススクール 52\n\n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。\n\n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。\n\n
 実施内容\n\nPythonによるディープラーニング中級\n\n概
 要 \n本セミナーでは、プログラミング言語Pythonを用い
 て、CNNプログラムの作成をハンズオン形式で行います
 。\n機械学習プログラムを作成したことがある方を対
 象に、セマンティックセグメンテーションを用いた画
 像分析を体験していただきます。\n\n実施内容\n\n\nセマ
 ンティックセグメンテーションとは\nツール紹介\nデー
 タ準備／加工\n画像判定\n精度向上\n\n\n開催日時・場所
 \n日時: 2020年12月19日(土) 13:00 – 17:00\n会場: 自宅からZoo
 mで参加\n講師: 速川 徹 (アクロクエストテクノロジー
 株式会社 テクニカルコンサルタント)\nサポート: 阪本 
 雄一郎 (アクロクエスト)，山本章博 (CIREDS)，林和則(CIR
 EDS)，木村真之(CIREDS)\n定員: 25名\n備考: データ科学展望
 IV対象セミナー\n(11月10日(火)～11月12日(木)は受講生向
 けの申し込み優先受付期間です。もし受講生以外の型
 が申し込まれ，かつ，定員を超えてしまった場合は，
 誠に申し訳ありませんがキャンセルさせていただくこ
 とがあります。どうかご了承ください。)\n詳細はこち
 ら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s52/)\n\n事前準備\n■ 当日は
 可能な限りカメラのONをお願いします。\n\n　演習時、
 参加者の皆さんの進み具合や困っている状況を把握し
 、サポートや進行の調整を行います。当日の進行をス
 ムーズにするためにも、ご協力をお願いします。\n\n■
  当日までに次の準備をしておいてください。\n\n１．Go
 ogleアカウントの用意\n　本演習ではGoogle Colaboratoryを利
 用します。利用できるアカウントが用意できない場合
 は参加をお断りする場合があります。ご了承ください
 。\n　参考：https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1812/10/news145.
 html\n\n２．前提知識の確認\n　ニューラルネットワーク
 による画像分類の基礎知識を前提としています。あら
 かじめ以下を勉強しておいてください。\n　　- 下記の
 単語の意味は？\n　　　　損失関数、ハイパーパラメ
 ータ、活性化関数\n　　- 一般的な機械学習において、
 学習用データと評価用データを別にする目的は？\n　
 　- ニューラルネットワークにおける誤差逆伝播法（Ba
 ck Propergation）の仕組みは？\n\n３．ラベリングツール(la
 belme)のインストール\n　当日、参加者の皆さんにラベ
 リングを体験してもらうことになります。事前準備で
 は、以下をお願いします。\n　　(1) ラベリングツール
 のインストール\n　　(2) 立ち上げの確認\n\n　手順はこ
 ちらを参照してください。\n　https://github.com/wkentaro/labe
 lme\n\n４．「Colaboratory へようこそ」というnotebookを読む
 \n　基本的な操作に慣れておくために、下記URLのnotebook
 を読んでおいてください。Colaboratoryサービスの特徴や
 、基本的な使い方が書いてあります。\n  https://colab.rese
 arch.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja\n\n以上\n\n★サポー
 トのためにSlackというSNSを利用します。開催日1週間前
 を目処に，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。
LOCATION:オンライン
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