NEWS##機械学習
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2024/09/30
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【参加者募集|申込締切10/31】社会人と学生が協働して学ぶ「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を今年も開講します!
(株)どうぐばこと山形大学データサイエンス教育研究推進センター(YUDS)が協働で、企業内研修制度と学生のスキルアップ講座を融合した社会人と学生の共同講座「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します。 カリキュラムは全10回のプログラムで構成され、オンライン形式(一部対面)で実施します。前半はイントロダクションと座談会の後、基礎的な統計学・機械学習のスキルを習得します。後半は、企業から提供された実データを元に分析・可視化した上で、受講者間で議論を行いながら課題を発見し、課題解決のアイデアや新たなビジネスモデルの提案を行います。 【受講推奨学生】 ・企業との交流に興味がある方 ・データ活用の実践的なスキルを身につけたい方 ・実データを用いたデータ分析に興味がある方 ・文系理系は問いません! 【ポイント】 後半のグループワークでは、企業の実データ【温泉宿泊者に関するデータ】を利用し、課題を抽出しながら、データをグラフで可視化し、企業・地域課題解決の提案をしてみましょう! PDFを見る お申込み 開講日第1回 2024年11月6日(水)|開講式/イントロダクション第2回 2024年11月13日(水)|受講者と講師による座談会第3回 2024年11月20日(水)|統計解析の基礎と演習第4回 2024年11月27日(水)|統計解析の基礎と演習第5回 2024年12月4日(水)|機械学習の基礎と演習第6回 2024年12月11日(水)|実データを使ったグループワークⅠ第7回 2024年12月18日(水)|実データを使ったグループワークⅡ第8回 2024年12月25日(水)|中間報告会第9回 2025年1月8日(水)|実データを使ったグループワークⅢ第10回 2025年1月15日(水)|成果発表会/修了式時間各回 16:30~18:00講師奥野 貴士 教授(理学部)脇 克志 教授(理学部)会場オンライン(Zoom)+ 一部対面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)参加費無料定員10名対象大学生、大学院生、一般(※文系理系問わず)申込方法10月31日(火)までに申込フォームからお申し込みください備考・開講日程は変更となる可能性があります。・カリキュラム修了者には、修了証(オープンバッチ)とオリジナルTシャツを授与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
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2024/07/05
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【DSCafé・特別講演会】8/2開催『機械学習用プロセッサの開発とその応用』
2024年8月2日の【データサイエンスカフェ・特別講演会】は、計算物理学・天文学分野における世界的権威でいらっしゃる牧野淳一郎先生(神戸大学大学院理学研究科 惑星学専攻・新領域惑星学講座 特命教授、理学部・惑星学科 教授)のご講演です! 牧野先生はGRAPE(GRAvity PipE、重力多体問題専用計算機)の開発に学生時代から取り組み、理論天文学、物理学をはじめとする様々分野に多大なる貢献をされています。今回のDSCaféでは、先生が最近取り組んでおられる機械学習向けのプロセッサのお話ですが、実はその応用先は物理学や天文学だけでなく、自然科学全般、医学、工学など多岐にわたります。貴重な機会ですので、ぜひ、会場にご来場いただき、ご視聴ください! 講演概要: 神戸大は、2016年からプリファードネットワークスと共同で機械学習向けのプロセッサを開発しており、現在、第2世代の MN-Core 2 を完成させて実際の利用にむけて準備を進めつつ、第3世代の MN-Core 3 の開発を開始したところである。本講演では、基本的な機械学習のアルゴリズムから、何故機械学習向けプロセッサが必要か、独自開発する意義等に触れつつ、機械学習以外の応用の広がりについても述べる。 PDFを見る お申込み 開催日時 2024年8月2日(金)17時00分~18時00分(開場:16時45分)演題機械学習用プロセッサの開発とその応用講師牧野 淳一郎 氏神戸大学大学院理学研究科 惑星学専攻・新領域惑星学講座 特命教授、神戸大学理学部・惑星学科 教授会場ふすまホール(理学部先端科学実験棟S401室・山形大学小白川キャンパス)オンライン(Zoom配信)定員対面会場:100名(先着順)/オンライン:300名迄/見逃し配信(期間限定)参加費無料対象学生(高校生、大学生)、教職員、一般申込方法8月1日(木)までに申込フォームからお申し込みください注意事項・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。(近隣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。)・当日ご都合が合わない方のために、講演終了後、約1週間後から期間限定の見逃し配信を予定しています。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
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2023/10/03
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【受講生募集・学内限定】データ駆動型課題解決スキルセット講座
社会人と学生が協働して学ぶ「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します! (株)どうぐばことデータサイエンス教育研究推進センター(YUDS)が協働で、企業内研修制度と学生のスキルアップ講座を融合した社会人と学生の共同講座「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します。 全10回のプログラムで構成し、オンライン形式(一部対面)で行います。前半はイントロダクションと座談会の後、基礎的な統計学・機械学習のスキルを習得します。後半は、企業から提供された実データを元に分析・可視化した上で、受講者間で議論を行いながら課題を発見し、課題解決のアイデアや新たなビジネスモデルの提案を行います。 【受講いただきたい学生さん】 ・企業との交流に興味がある方 ・データ活用の実践的なスキルを身につけたい方 ・実データを用いたデータ分析に興味がある方 【ポイント】 後半のグループワークでは、企業の実データ【デニム商品の販売データ】を利用し、課題を抽出しながら、売上予測や商品開発、課題などをグラフで可視化、提案してみましょう! PDFを見る お申込み 開講日第1回 2023年11月2日(木)|開講式/イントロダクション第2回 2023年11月9日(木)|受講者と講師による座談会第3回 2023年11月16日(木)|統計解析の基礎と演習第4回 2023年11月22日(水)|統計解析の基礎と演習第5回 2023年11月30日(木)|機械学習の基礎と演習第6回 2023年12月7日(木)|実データを使ったグループワークⅠ第7回 2023年12月14日(木)|実データを使ったグループワークⅡ第8回 2023年12月21日(木)|中間報告会第9回 2024年1月11日(木)|実データを使ったグループワークⅢ第10回 2024年1月18日(木)|成果発表会/修了式時間各回 16:20~17:50講師奥野 貴士教授(理学部)脇 克志教授(理学部)ほか、YUDSセンター専任教員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)参加費無料定員10名対象山形大学生(※文系理系問わず)【推奨】学部3~4年生、大学院生申込方法10月31日(火)までに申込フォームからお申し込みください備考・開講日程は変更となる可能性があります。・カリキュラムを修了した受講者には修了証を授与します。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
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2023/04/27
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- 実施報告
【実施報告】DSCafé「蔵王山のアオモリトドマツのデジタル化」を4/26に開催しました
2023年4月26日のDSCaféは、「蔵王山のアオモリトドマツのデジタル化」という演題で、森林生態×データサイエンスをテーマに山形大学農学部のロペス・ラリー教授にご講演いただきました。 森林状況をどのように調査する? ロペス先生のご専門は森林気象学で、山形県内だけでなく、東北各地の様々なフィールドでご研究されています。今回は蔵王山におけるアオモリトドマツのご研究についてお話いただきました。これまでは衛星画像を活用した研究もされてきましたが、最近はドローンをフル活用して研究を進めているとのこと。その理由は、撮影タイミングの自由度や機動力が非常に高く、樹木1本から森林全体までを評価できるから。今回のご発表では、ドローンを用いた精密なリモートセンシングによる森林モニタリングについてお話いただきました。 蔵王山の森林の現状把握 現在、地球温暖化とCO2濃度上昇に伴い、世界各地で森林限界の標高が上昇するという現象が起きています。しかし、蔵王では逆。数100mも森林限界が下がる、という現象が起きているそう。しかも、森林限界付近ではアオモリトドマツがほとんどなくなっているとのこと。先生は2019年からドローンを使って、蔵王ロープウェイ周辺エリアの森林を調査。得られた画像を樹木の1本単位で健康状態を把握し、最終的には森林全体の健康状態の経年変化のモニタリングしています。膨大な画像処理には深層学習を利用。樹木2万本の健康状態を評価し、毎年増加し続ける罹患木と枯死木の本数が正確に把握できたとのこと。さらにその要因は、必ずしもキクイムシそのものによるものだけでなく、キクイムシ感染の前に、雪や風による物理的被害の影響を受けた弱い樹木が増加している影響が大きいのだとか。さらに、樹種判別でわかったこととしては、枯死したアオモリトドマツに代わって、マツと広葉樹を含む混合林に変化しており、かつ、構成樹種は、標高によっても違うのだそうです。 これからの森林のスマートモニタリング現在、先生の研究室では、「Zaochan:ざおうちゃん」という森林管理のためのソフトウェアを開発中。開発には、修士課程の学生が関わっていますが、実はその方は農学部の学生ではなく、環境学に興味があるソフトウェア開発などの工学指向の学生とのこと。ロペス先生のお話では、このようにデータサイエンスを得意とする人材が加わらなければ、今回のような研究はできなかっただろうとも。データサイエンスは研究の要。このようなソフトウェア開発が進めば、様々な場所の森林管理が、よりスマートにできるようになることが期待されます。 当日会場には13名、オンラインでは12名の方にご参加いただきました。会場参加の学部1年生からもたくさんの質問が飛び出し、オンラインからの質問も合わせて活発な会となりました。
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