データサイエンススクール 99
機械学習トレーニング 文字認識編 (初・中級者向け)
スケジュール
機械学習トレーニング 文字認識編 (初・中級者向け)
日付：2024年8月31日（土）
場所：オンライン (Zoom)
時間：13:00 ～ 17:00
※「データ科学展望Ⅲ」履修生が優先です。また、今回は学外からの参加はできません。ご了承ください。
※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・Zoomのリンクをお送りします。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
| 13:00 – 17:00 | 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) |
セミナー内容
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。
講師情報
速川 徹
所属：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)
受講要件
京都大学の学生・教職員
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
またディスク容量が不足していると、このあとのPython、PyCharmのインストールに失敗します。
※ 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。
※「データ科学展望Ⅲ」履修生が優先です。また、今回は学外からの参加はできません。ご了承ください。
※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・Zoomのリンクをお送りします。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。
