NEWSデータサイエンスcafé

2022/11/18

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【DSCafé】人類は蛋白質の形を知りたい 〜AI構造予測があれば実験的な構造解析は不必要なのか？〜

1958年にミオグロビンのX線結晶構造が報告されて以来、人類は、様々な手法を駆使して蛋白質の形を知ろうとしてきました。立体構造情報をもとに創薬などの研究が進められてきましたが、実験的な手法での構造決定は時間も費用もかかるため、立体構造予測手法の開発が求められていました。このような背景の中、Google傘下のAI企業DeepMind社が、圧倒的な予測性能を見せる構造予測プログラム「AlphaFold2」を公開し、世界に衝撃が走りました。本講演では蛋白質構造解析の軌跡から立体構造予測AIの実際について紹介します。 開催日時　　　　　2022年12月7日（水）17時30分～18時30分終了予定（受付：17時15分）講師山形大学理学部　准教授　河合 寿子会場データサイエンス多目的ホール（山形大学理学部2号館5階511教室）オンライン（Zoom）定員会場：15名（先着順）／オンライン：最大300名参加費無料対象学生、教職員、一般申込方法12月5日（月）までに申込フォームよりお申し込みください注意事項・会場申込多数の場合は、オンライン参加をお願いする場合があります。・本学にお越しいただく際には、公共交通機関や近隣の有料駐車場などのご利用をお願いします。また、近隣の施設や店舗には駐車いただかないようお願いいたします。・当日の参加をキャンセルされる場合は、ご連絡いただきますようお願いいたします。・当日ご都合が合わない方のために、期間限定で見逃し配信も行いますので、ご興味ある方は、まずお申込みください。お申込みいただいた方限定の公開となります。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail:yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp※［at］を@に変えて送信下さい

2022/11/04

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【DSCafé】深層学習によるAI画像解析の手法とバイアス回避

画像解析AIモデルの作製は常にバイアスとの戦いであり、データの偏りをなくすことがテーマです。またAIモデル作製のための計算は非常に複雑で膨大なため、ブラックボックスに見えてしまう傾向があります。 本講演では「挿管困難を判別するAIモデル」の研究において活用したConvolutional Neural Network(CNN)や転移学習のバイアス回避、データ拡張、さらには作製したAIモデルの注目領域を可視化するGrad-CAMの手法について解説させていただきます。 開催日時　　　　　2022年11月24日（木）17時30分～18時30分終了予定（受付：17時15分）講師山形大学医学部麻酔科学講座　助教　早坂 達哉会場データサイエンス多目的ホール（山形大学理学部2号館5階511教室）オンライン（Zoom）定員会場：15名（先着順）／オンライン：最大300名参加費無料対象学生、教職員、一般申込方法11月22日（火）までに申込フォームよりお申し込みください注意事項・会場申込多数の場合は、オンライン参加をお願いする場合があります。・山形大学にお越しいただく際には、公共交通機関や近隣の有料駐車場などのご利用をお願いいたします。また、近隣の施設や店舗には駐車いただかないようお願いいたします。・当日の参加をキャンセルされる場合は、ご連絡いただきますようお願いいたします。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail:yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp※［at］を@に変えて送信下さい

2021/11/17

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11/16データサイエンスCaféを実施しました

2021年11月16日（火）17：30～データサイエンス多目的ホールにて、データサイエンスCaféを実施しました。 11月は「建築防災とデータサイエンス」をテーマに、工学部建築デザイン学科の先生を講師としてお招きし、講演いただきます。 第1弾は、汐満将史助教より「建築防災におけるデータサイエンスの活用事例」についてお話いただきました。 地震動の性質と地震による建物被害の関係や、耐震性評価の試験方法など、どんなデータを収集・解析しているかお話しいただき、後半は機械学習を活用した研究の取組事例として、家屋の画像から畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の画像認識による建物の建築年代を判定する実験など、大変興味深く聞かせていただきました。 会場では3名、オンラインでは12名に参加いただきました。

2021/09/28

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【お知らせ】データサイエンスCafé「MATLABセミナー」第5回

MATLAB & Simulink は、世界中の教育機関、産業界や研究所等で幅広く利用されている科学技術計算、およびシミュレーション用ソフトウェアです。 2021年4月より、山形大学に所属の教職員様および学生の皆様は、どなたでも自由にMATLABをご利用いただくことができるようになりました。 第5回は、”ディープラーニング” をテーマに、セミナーを開催いたします。ディープラーニングの技術は、画像処理や時系列解析など幅広い領域で活用されております。 本セミナーでは、ディープラーニングに関する座学と、ブラウザで実行可能なMATLAB Online を利用して、実践的なディープラーニングの概要を対話形式で学びます。 当日、セミナーで利用する専用のMATLAB Onlineページをご案内いたしますので、ソフトウェアのインストールは不要となります。 ■事前準備について ①はじめて本セミナーを受講いただく方は、アカウント作成とオンライントレーニングを受講のうえ、ご参加ください。 　アカウント作成 　オンライントレーニング 　スタートアップガイド ②ディープラーニングの概念を理解するために、ご確認いただくことを推奨します。 　e-book ------------------------------------------------------------------ データサイエンスcafé「MATLABセミナー」第5回 開催日時：令和３年10月19日（火）17：00～18：30 会　　場：ZOOMによるオンラインセミナー 参　　加：無料（事前申込必要） 申込方法：申込フォームに必要事項を入力してお申込みください。後日、事務局より参加受付のメールとZOOMのログインアカウントをお送りしますので、お待ちください。 お申込みフォームはこちら ------------------------------------------------------------------ ※当日参加が難しい場合は、後日の録画視聴申込みも可能（「録画視聴希望」の旨、備考欄に記載してお申し込みください） ※チラシのPDFはこちら

2021/05/11

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【お知らせ】データサイエンスCafé「MATLABセミナー」第２回・第３回

MATLAB & Simulink は、世界中の教育機関、産業界や研究所等で幅広く利用されている科学技術計算、およびシミュレーション用ソフトウェアです。 2021年4月より、山形大学様にご所属の教職員様および学生の皆様は、どなたでも自由にMATLABをご利用いただくことができるようになりました。 今回は、実際にMATLABの操作をしながら、初学者の方が機械学習までを学べるセミナーを開催いたします。全2回のセミナーとなりますが、いずれか1回の参加も可能です。 ※ MATLABの基本操作がすでにできる方は、第3回よりご参加ください。 ■事前準備について https://jp.mathworks.com/academia/tah-portal/yamagata-university-31558558.html 各自、MATLABポータルサイトからMathWorksアカウントを作成のうえ、ご参加ください。 （上記サイトの「サインインして使い始める」をクリックして手続きしてください） ------------------------------------------------------------------ データサイエンスcafé「MATLABセミナー」第2回・第3回 開催日時：（第２回）令和３年５月２６日（水）17：00～18：30 （第３回）令和３年６月１６日（水）17：00～18：30 会　　場：ZOOMによるオンラインセミナー 参　　加：無料（事前申込必要） 申込方法：申込フォームに必要事項を入力してお申込みください。後日、事務局より参加受付のメールとZOOMのログインアカウントをお送りしますので、お待ちください。 お申込みフォームはこちら ------------------------------------------------------------------ ※当日参加が難しい場合は、後日の録画視聴申込みも可能（「録画視聴希望」の旨、備考欄に記載してお申し込みください） ※チラシのPDFはこちら

2020/12/18

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データサイエンスと基礎生物学の接点：比較トランスクリプトームを例に

12月17日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の宮沢先生に発表いただきました。 遺伝子解析分野におけるデータサイエンス活用についてお聞きしました。DNAの配列や遺伝子性能のゲノム情報、それから派生するたんぱく質などの情報のデータ解析にデータサイエンスが活用されてきていることを知りました。解析の方法や問題点など実例を交えてご紹介いただきました。会場4名、オンライン8名にご参加いただきました。

2020/12/10

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生物の進化の道筋を調べるデータサイエンス

12月3日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の横山先生に発表していただきました。 生物の進化の道筋（系統関係）を調べる際に、どのような方法でデータサイエンスが使われるか、分子系統解析の方法と問題点について実例を交えながらご紹介いただきました。 会場7名、オンライン13名にご参加いただきました。

2020/11/20

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【お知らせ】データサイエンスCafé12月～生物とデータサイエンス～

12月のデータサイエンスカフェは、「生物とデータサイエンス」をテーマに理学部の先生2名に発表いただきます。 学生さんはもちろん、データサイエンスに興味をお持ちの社会人の方も是非お気軽にご参加ください。 場　　所：理学部2号館5階データサイエンス多目的ホール511 参　　加：無料（事前申込必要） 申込方法：申込フォームに必要事項を入力してお申込みください。後日、事務局より参加受付のメールをお送りしますので、今しばらくお待ちください。 お申込みフォームはこちら ※現在、感染症対策のため、事前の参加申込をお願いいたします。また、会場の参加人数は先着10名までとさせていただきます。 ZOOMを使用してオンライン同時開催いたしますので、オンラインから参加いただける方は、申込フォームの「オンライン参加希望」を選択してください。 ＜１回目＞ 日時：12月3日（木）17：30～（受付10分前） 講師：山形大学理学部　横山　潤 先生 演題：生物の進化の道筋を調べるデータサイエンス ------------------------------------------------ 生物の進化の道筋（系統関係）を明らかにするために、DNA情報を使うことが主流となっています。精度が高くなる一方で、大量の情報を扱うには問題点もあります。生物の系統関係を調べる方法と現状についてお話します。 ＜２回目＞ 日時：12月17日（木）17：30～（受付10分前） 講師：山形大学理学部　宮沢　豊 先生 演題：データサイエンスと基礎生物学の接点：比較トランスクリプトームを例に ------------------------------------------------ 遺伝子解析分野において、注目する現象のゲノムワイドでの解析が可能になりました。データサイエンスと協働することで、どのような情報を抽出したいのか、トランスクリプトーム解析の実例を挙げながら紹介します。 ※チラシのPDFはこちら

2020/11/20

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決定木分析とアンサンブル学習の紹介

11月16日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の荒井先生に発表していただきました。 前回に引き続きアンケートデータを題材に、教師あり学習の手法の1つ決定木分析の特徴の解説と、予測精度を上げるためのアルゴリズムの紹介がありました。 会場2名、オンライン13名にご参加いただきました。

2020/11/06

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教師なし学習によるアンケートデータ分析

11月5日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の荒井先生に発表をしていただきました。 アンケートデータを題材に、データの構造を把握するための探索的データ分析の手法として、クロス集計、対応分析、階層的クラスタリング、多次元尺度構成法および共起ネットワークによる可視化をご紹介いただきました。Rを使って、様々な角度からデータを読み取れることを勉強しました。 会場8名、オンライン19名にご参加いただきました。