スケジュール

会場：京都大学 総合人間学部棟1305

第1部・第2部それぞれ定員50名で、参加登録が必要です。

セミナー内容

第1部：MATLAB 入門（基礎からデータ解析、可視化まで）

科学技術計算言語であるMATLABは、数値計算から解析・設計、データの可視化まで幅広い活用が可能です。本セミナーでは、データサイエンスで使う数値解析のテクニックを紹介します。また、オンライントレーニングシステム（MATLAB Onramp）を使用して、MATLABで使用する機能とワークフローの基礎を学びます。

スケジュール

10:15 – 10:30 受付
10:30 – 11:15 MATLAB入門（座学）
11:15 – 11:30 オンライントレーニング 操作説明
11:30 – 12:00 MATLAB演習
12:00 – 13:00 昼食休憩
13:00 – 14:30 MATLAB演習

第2部：MATLAB による Deep Learning 入門

畳み込みニューラルネットに代表されるディープラーニング（深層学習）は、その優れた性能によって、画像診断補助などの医用分野、ADAS・自動運転分野、外観検査などのFA/マシンビジョン分野、自律制御型ロボットのロボティクス分野まで様々な分野にその応用先を広げつつあります。本セミナーでは、ディープラーニングの概要を説明します。また、オンライントレーニングシステム（Deep Learning Onramp）を使用して、実践的なディープラーニング手法の概要を対話形式で説明します。MATLAB でディープラーニング手法を使用して、画像認識を行う方法を学ぶことができます。

スケジュール

14:30 – 14:45 受付
14:45 – 15:30 MATLABによるDeep Learning入門（座学）
15:30 – 15:45 オンライントレーニング操作説明
15:45 – 16:15 Deep Leraning演習
16:15 – 16:30 休憩
16:30 – 18:00 Deep Leraning演習

参加要件

＊ 自己所持PCを持参してください

＊ 事前に、こちらのページからMathWorksアカウント（無料）を作成して下さい

＊ MathWorksアカウント作成時は、本セミナー参加登録で利用したメールアドレスを用いて下さい

講師情報

大開 孝文（MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 シニアアプリケーションエンジニア）

MathWorks のシニアアプリケーションエンジニアとして、特に数値計算を基盤とした、統計・最適化などの講習会を開催。企業のコンサルティング支援活動も行う。近年では、京都大学における授業支援活動を実施中。
2004年3月 京都大学大学院工学研究科修士課程修了。

アクセス

吉田南構内までの主な交通機関・キャンパスマップはこちらを御覧ください。総合人間学部棟はこのキャンパスマップの84番の建物です。

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください．
第1部・第2部ともに定員50名です。参加登録のない方は受講できません。

同時期に開催される他のスクールの情報は以下のページを御覧ください。

データサイエンススクール2019 -June-

過去のスクールに関しては、こちらを御覧ください。