京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

075-753-9691075-753-9691 お問い合せお問い合せ

京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

MENU

スケジュール


1日目: 2018年3月27日

会場: 京都大学 吉田南総合館 共東11

08:30 – 受付
09:00 – 09:10 開会挨拶
09:10 – 10:30
招待講演 1
Toward Data-Driven Education
Rakesh Agrawal (Visiting Professor, Graduate School of Informatics, Kyoto University)
10:30 – 10:40 休憩
10:40 – 12:00
招待講演 2
Computational Optimal Transport
Marco Cuturi (Professor, École Nationale de la Statistique et de l’Administration Économique)
12:00 – 13:00 昼食休憩
13:00 – 14:20
招待講演 3
ビッグデータ標準化と世界メッシュ統計の応用
佐藤 彰洋(京都大学大学院情報学研究科 特定准教授)
14:20 – 14:30 休憩
14:30 – 15:50
招待講演 4
バイオインフォマティクスにおけるデータサイエンス
阿久津 達也(京都大学化学研究所 教授)
15:50 – 16:00 休憩
16:00 – 17:20
招待講演 5
広がる機械学習とその応用
鹿島 久嗣(京都大学大学院情報学研究科 教授)
17:20 – 17:30 閉会挨拶
18:30 – 20:00 懇親会

2日目: 2018年3月28日

会場: 京都大学 学術情報メディアセンター 南館

10:30 – 12:00
講義 1
講義 1-1:病気の治療法はこうして作られる 臨床統計学―医療におけるデータサイエンス―
(@メディアセンター 南館 203)
佐藤俊哉(京都大学大学院医学研究科 教授)
田中司朗(京都大学大学院医学研究科 特定教授)
相田 麗(京都大学大学院医学研究科 特定研究員)
講義 1-2:Python と Scikit-learn によるバイオインフォマティクスデータ解析
(@メディアセンター 南館 204)
阿久津 達也(京都大学化学研究所 教授)
12:00 – 13:00
昼食休憩
13:00 – 14:30
演習 1
演習 1-1:病気の治療法はこうして作られる 臨床統計学―医療におけるデータサイエンス―
(@メディアセンター 南館 203)
佐藤俊哉(京都大学大学院医学研究科 教授)
田中司朗(京都大学大学院医学研究科 特定教授)
相田 麗(京都大学大学院医学研究科 特定研究員)
演習 1-2:Python と Scikit-learn によるバイオインフォマティクスデータ解析
(@メディアセンター 南館 204)
阿久津 達也(京都大学化学研究所 教授)
14:30 – 14:45 休憩
14:45 – 16:15 演習 1(続き)
16:15 – 16:30 休憩
16:30 – 18:00 演習 1(続き)

3日目: 2018年3月29日

会場: 京都大学 学術情報メディアセンター 南館

10:30 – 12:00
講義 2
講義 2-1: 機械学習による予測モデル化
(@メディアセンター 南館 203)
鹿島 久嗣(京都大学大学院情報学研究科 教授)
講義 2-2:医療分野におけるデータサイエンス:医用画像処理
(@メディアセンター 南館 204)
山本 豪志朗(京都大学医学部附属病院 医療情報企画部 特定講師)
杉山 治(京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病研究センター 特定講師)
12:00 – 13:00 昼食休憩
13:00 – 14:30
演習 2
演習 2-1: 機械学習による予測モデル化
(@メディアセンター 南館 203)
鹿島 久嗣(京都大学大学院情報学研究科 教授)
演習 2-2:医療分野におけるデータサイエンス:医用画像処理
(@メディアセンター 南館 204)
山本 豪志朗(京都大学医学部附属病院 医療情報企画部 特定講師)
杉山 治(京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病研究センター 特定講師)
14:30 – 14:45 休憩
14:45 – 16:15 演習 2(続き)
16:15 – 16:30 休憩
16:30 – 18:00 演習 2(続き)