データサイエンススクール36
MATLABによるDeep Learning 入門 MATLABによる統計・最適化・テキスト解析入門
スケジュール
MATLABによるDeep Learning 入門 MATLABによる統計・最適化・テキスト解析入門
日付:2019年12月20日(金)
場所:京都大学 学術情報メディアセンター南館302号室
10:15 ~ | 第1部 受付 |
10:30 ~ 14:30 | 第1部:MATLAB による Deep Learning 入門 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) 定員50名 |
14:30 ~ | 第2部 受付 |
14:45 ~ 18:00 | 第2部:MATLAB による統計・最適化・テキスト解析入門 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) 定員50名 |
セミナー内容
第1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、Webブラウザで実行できる MATLAB(MATLAB Online)を使用して、実践的なディープラーニング手法の概要を学習して頂きます7月に開催したときにできなかった、学習のフェーズも体験していただきます。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 | |
10:15 – 10:30 | 受付 |
10:30 – 11:15 | MATLAB による Deep Learning 入門(座学) |
11:15 – 11:30 | MATLAB Online 操作説明 |
11:30 – 12:00 | 演習 |
12:00 – 13:00 | 昼食休憩 |
13:00 – 14:30 | 演習 |
第2部:MATLAB による統計・最適化・テキスト解析入門
一般社団法人データサイエンティスト協会からスキルチェックリストが発表され、それに基づく機能の理解などが求められてきています。その中でも、データサイエンス力として、統計や最適化、言語処理においては必要な能力の一部と見なされております。
本セミナーでは、上記課題における概要を説明します。また、Webブラウザで実行できる MATLAB(MATLAB Online)を使用して、実践的な例題を元に学習して頂きます。
スケジュール | |
14:30 – 14:45 | 受付 |
14:45 – 15:30 | MATLAB による統計・最適化・テキスト解析入門(座学) |
15:30 – 15:45 | MATLAB Online 操作説明 |
15:45 – 16:15 | 演習 |
16:15 – 16:30 | 休憩 |
16:30 – 18:00 | 演習 |
参加要件
事前にMathWorksアカウント(無料)に登録お願いします
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
アカウントの作成はこちらから
原則、メディアセンターのPCを使用しますが、持ち込みPC(メディアセンターのPCを使用できない方等)でも対応可能です
Windows®, Mac, Linux®, and Chrome OS対応
動作環境(ブラウザはGoogle Chromeを推奨) 詳細はこちら
wifi環境、ネットワーク設定などは、各自で用意、設定お願いいたします
MATLAB Drive オンラインにアクセスして、MATLAB Driveの有効化をお願いします
当日は、クラウド上のMATLAB Driveにサンプルファイルを起き、体験セッションを行います。
開始前に、登録された方には、サンプルファイルをMATLAB Driveに同期作業を行います。
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
– 2009年7月 マスワークス合同会社入社
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。学術情報メディアセンター南館はこのキャンパスマップの93番の建物です。
その他
本学関係者以外の方(KUINS-Airが使用できない方)はeduroamアカウントを取得した上でご参加ください。(これも難しい場合は事前にご連絡ください。)