検索条件

キーワード
タグ
ツール
開催日
こだわり条件

タグ一覧

JavaScript
PHP
Java
Ruby
Python
Perl
Scala
Haskell
C言語
C言語系
Google言語
デスクトップアプリ
スマートフォンアプリ
プログラミング言語
U/UX
MySQL
RDB
NoSQL
全文検索エンジン
全文検索
Hadoop
Apache Spark
BigQuery
サーバ構成管理
開発サポートツール
テストツール
開発手法
BI
Deep Learning
自然言語処理
BaaS
PaaS
Iaas
Saas
クラウド
AI
Payment
クラウドソフトウェア
仮想化ソフトウェア
OS
サーバ監視
ネットワーク
WEBサーバ
開発ツール
テキストエディタ
CSS
HTML
WEB知識
CMS
WEBマーケティング
グラフィック
グラフィックツール
Drone
AR
マーケット知識
セキュリティ
Shell
IoT
テスト
Block chain
知識

データサイエンススクール 113

2025/08/30(土)
04:00〜08:00
Googleカレンダーに追加
参加者

60人/61人

主催:データサイエンススクール京都

データサイエンススクール 113

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・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」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

機械学習トレーニング 文字認識編 (初・中級者向け)

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を、ハンズオン形式で行います。MNISTという手書きの数字画像から何の数かを判定する課題を用い、ディープラーニングにおける学習から予測までの基礎的なプロセスを一通り体験していただきます。Pythonの基本文法がわかる方が対象です。
 
実施内容
機械学習

  • 機械学習とは
  • 機械学習の流れ

課題(MNIST)の説明
演習

  • データ準備/加工
  • 学習
  • 予測/評価
  • 再学習

※ ディープラーニングとしては基礎的な内容のセミナーとなります。応用的な内容であれば、こちらではなく、次回以降の「機械学習トレーニング Webアプリ開発編」「機械学習トレーニング Semantic Segmentation 編 」の受講をご検討ください。
講義終了後にIT業界説明を行います。IT業界に興味がある方はぜひご参加ください!

 
開催日時・場所
日時: 2025年8月30日(土) 13:00 – 17:00
会場: オンライン (Zoom)
講師: 速川 徹
アクロクエストテクノロジー株式会社 CLO (Chief Learning Officer/最高教育責任者)
サポート: 阪本 雄一郎 (アクロクエスト),植嶋大晃(CIREDS)
定員: 50名

講義終了後にIT業界説明を行います。IT業界に興味がある方はぜひご参加ください!

※入力いただいたメールアドレスに、京大オリジナルkensyu@kyodai-original.co.jpよりスクールに参加するためのSlackワークスペースへの招待をお送りします。Slackにアカウントを作成し、ご自身のフルネームが分かるようにSlack上の氏名を設定してください。

主催:京都大学国際高等教育院付属データ科学イノベーション教育研究センター
運営:京大オリジナル株式会社
講師提供:アクロクエストテクノロジー株式会社
 
受講要件
京都大学の学生・教職員
※申込多数の場合は学生を優先するため、教職員の方はご参加いただけない可能性があります。ご了承ください。

インターネット接続環境をご準備下さい
次のスペックのPCをご用意下さい
Windows
– OS:Windows7以上(64bit推奨)
– メモリ:8GB以上
– ディスク空き容量:5GB以上
Mac
– OS:10.8.5以上
– メモリ:8GB以上
– ディスク空き容量:5GB以上

※ 性能条件を満たすPCをお持ちでない場合、データ科学イノベーション教育研究センター/ご友人などから条件を満たすPCを借り受けて、ご参加ください。データ科学イノベーション教育研究センターからPCの貸与を希望される場合は、以下までお問い合わせください。
contact@ds.k.kyoto-u.ac.jp
 
事前準備
Webサービス「Google Colaboratory」を利用する関係上、個人のGoogleアカウントをご用意ください。
※Colaboratory自体の説明は、当日に実施いたします。
※アプリケーション等のインストール手順について、セミナー登録後に連絡いたします。
セミナー開始前までに完了できるよう、ご準備ください。
念のためセミナー前日までに実施することを推奨いたします。
※入力いただいたメールアドレスに、京大オリジナルkensyu@kyodai-original.co.jpよりスクールに参加するためのSlackワークスペースへの招待をお送りします。Slackにアカウントを作成し、ご自身のフルネームが分かるようにSlack上の氏名を設定してください。

Workship