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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99848
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nデータサイ
 エンススクール 128\n\n\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
 世界トップクラスの技術開発に携わった実務家講師陣
 が講義する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\n実践画像認識入門:基礎か
 ら最前線へ。理論と実践で繋ぐAIの真髄\n\n■概要 \n近
 年、AI技術の進展が目覚ましいですが、その中でも「
 画像認識」は顔認証など実世界で幅広く活用され、社
 会の効率化や安全性、快適性の実現に大きく貢献して
 います。NECは顔認証の世界的コンテストで1位になるな
 ど、その高い技術力が世界的に認められています。本
 セミナーでは、世界トップクラスの技術開発に携わっ
 た研究者が、画像認識技術の基礎から実践まで、リア
 ルな実例を交えて解説します。単なる座学にとどまら
 ず、実際に手を動かす演習を通して、基本的な能力を
 身につけることができます。\n\n理論（座学）：極力数
 学を使わず、仕組みの理解を重視\n画像認識の入門か
 ら、深層学習（ディープラーニング）の前後の技術変
 遷までを3部構成で解説。専門外の方でも本質的な考え
 方がスッキリ理解できます。\n\n演習（実践）：話題の
 AIライブラリ「PyTorch」に挑戦\nプログラミング言語Pytho
 nの基礎から、手書き数字の認識、さらに現場のデファ
 クトスタンダードである「PyTorch」を用いた最新の深層
 学習までを網羅。未経験から最先端の技術に触れられ
 ます。\n\n■開催日時・場所\n日時：2026年9月19日(土) 10:
 30 – 17:30\n      2026年9月26日(土) 10:30 – 17:30\n会場：京
 都大学学術情報メディアセンター南館 201教室\n\n■講
 師\n佐藤 敦（NECサイバーフィジカルインテリジェンス
 研究所/京都大学情報学研究科客員教授）\n枌 尚弥（NEC
 サイバーフィジカルインテリジェンス研究所）\n\n■定
 員　対面参加： 40名\n\n■スケジュール（予定）\n\n\n\n
 日付\n時間\n内容\n\n\n\n9月19日\n10:30-12:00\n【理論1】 画
 像認識入門 (佐藤)\n\n\n9月19日\n13:15-14:45\n【理論2】画像
 認識技術1 ー深層学習以前ー(佐藤)\n\n\n9月19日\n15:00-16:0
 0\n【演習1】 Python入門 (枌)\n\n\n9月19日\n16:15-17:30\n【演
 習2】 実践画像認識 (枌)\n\n\n9月26日\n10:30-12:00\n【理論3
 】画像認識技術2 ー深層学習以後ー(佐藤)\n\n\n9月26日\n1
 3:15-14:45\n【演習3】 PyTorch入門 (枌)\n\n\n9月26日\n15:00--17:3
 0\n【演習4】 実践深層学習による画像認識 (枌)\n\n\n\n■
 実施内容\n【理論1】パターン認識基礎(ベイズの定理、
 平均誤り確率、交差確認法)、画像認識の実例紹介(顔
 認証を中心に)\n【理論2】K近傍決定則(KNN)、主成分分析
 (PCA)、サポートベクトルマシン(SVM)、多層パーセプトロ
 ン(MLP)\n【理論3】畳み込みニューラルネット(CNN)、深層
 学習(ResNet)、トランスフォーマー(ViT)、CLIP、VLM\n\n【演
 習1】Python演習キットのおさらい、ファイルI/Oと画像表
 示(MNIST等)、行列演算(平均顔の作成)\n【演習2】K近傍法
 および主成分分析の実装（余裕のある人はサポートベ
 クトルマシンの実装）\n【演習3】MLP、CNNの実装、学習
 と推論の実行\n【演習4】ResNet、ViTによる推論、CLIPによ
 る推論(CIFAR等)、特徴の可視化（余裕のある人はVLMによ
 るCaptioning）\n\n■受講要件\n・京都大学および他大学に
 所属する学生\n　ただし他大学学生は、京都大学デー
 タ科学イノベーション教育研究センターに関係する教
 員の紹介が必要\n・当日、インターネット接続可能な
 ノートパソコン（PC/Mac）を用意できる方\n・事前にPytho
 nの演習キットを用いて、自習しておくこと。
LOCATION:京都大学学術情報メディアセンター南館 201教室 
 京都市左京区吉田二本松町
URL:https://techplay.jp/event/998483?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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