データサイエンススクール 50-51

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

Pythonによるディープラーニング・アプリ開発入門

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と、Webブラウザ上で画像認識を動かせるWebアプリケーションの作成を、ハンズオン形式で行います。
Pythonの基本文法がわかる方を対象に、MNISTを用いたディープラーニングおよびWebアプリケーション作成の基礎を体験していただきます。

実施内容

• 機械学習とは
• MNISTの説明
• データ準備／加工
• 学習
• 予測／評価
• Webアプリとは
• Webアプリ実装

開催日時・場所
日時: 2020年11月28日(土) 13:00 – 17:00，2020年12月12日(土) 13:00 – 17:00
会場: 自宅からZoomで参加
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)
サポート: 阪本 雄一郎 (アクロクエスト)，山本章博 (CIREDS)，林和則(CIREDS)，木村真之(CIREDS)
定員: 25名
備考: データ科学展望IV対象セミナー
(11月9日(月)～11月11日(水)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。)
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s50/)

準備
Python実行環境として、次の2点を準備しておいてください。

1. Googleアカウント作成、Colaboratoryの使用方法の確認
2. ローカルPCへのPython実行環境（Anaconda等）およびIDEツール「PyCharm」のインストール

受講要件
・京都大学に所属する学生・教職員で，Pythonの基本文法を既修得で，準備手順を参考にして以下のものを準備できる方

1. PC
   • Windows 7以上，MacOS10.8.5以上のPC。詳しくはこちら
2. Python
3. PyCharm
   • Pythonをプログラミング・実行するためのアプリケーションです。

事前準備
PythonとPyCharmを前日までに準備しておいてください。詳しい手順はこちら
★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。