NEWS##機械学習

2023/10/03

• イベント
• 各種勉強会
• お知らせ

【受講生募集・学内限定】データ駆動型課題解決スキルセット講座

• #機械学習
• #データ駆動型思考
• #統計学
• #マーケティング
• #売上予測
• #データ分析
• #GoogleColaboratory

社会人と学生が協働して学ぶ「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します！ （株）どうぐばことデータサイエンス教育研究推進センター（YUDS）が協働で、企業内研修制度と学生のスキルアップ講座を融合した社会人と学生の共同講座「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します。 全10回のプログラムで構成し、オンライン形式（一部対面）で行います。前半はイントロダクションと座談会の後、基礎的な統計学・機械学習のスキルを習得します。後半は、企業から提供された実データを元に分析・可視化した上で、受講者間で議論を行いながら課題を発見し、課題解決のアイデアや新たなビジネスモデルの提案を行います。 【受講いただきたい学生さん】 ・企業との交流に興味がある方 ・データ活用の実践的なスキルを身につけたい方 ・実データを用いたデータ分析に興味がある方 【ポイント】 後半のグループワークでは、企業の実データ【デニム商品の販売データ】を利用し、課題を抽出しながら、売上予測や商品開発、課題などをグラフで可視化、提案してみましょう！ PDFを見る お申込み 開講日第1回　2023年11月2日（木）｜開講式／イントロダクション第2回　2023年11月9日（木）｜受講者と講師による座談会第3回　2023年11月16日（木）｜統計解析の基礎と演習第4回　2023年11月22日（水）｜統計解析の基礎と演習第5回　2023年11月30日（木）｜機械学習の基礎と演習第6回　2023年12月7日（木）｜実データを使ったグループワークⅠ第7回　2023年12月14日（木）｜実データを使ったグループワークⅡ第8回　2023年12月21日（木）｜中間報告会第9回　2024年1月11日（木）｜実データを使ったグループワークⅢ第10回　2024年1月18日（木）｜成果発表会／修了式時間各回　16:20～17:50講師奥野 貴士教授（理学部）脇 克志教授（理学部）ほか、YUDSセンター専任教員会場データサイエンス多目的ホール（山形大学理学部2号館5階511教室）オンライン（Zoom）参加費無料定員10名対象山形大学生（※文系理系問わず）【推奨】学部3～4年生、大学院生申込方法10月31日（火）までに申込フォームからお申し込みください備考・開講日程は変更となる可能性があります。・カリキュラムを修了した受講者には修了証を授与します。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail:yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp※［at］を@に変えて送信下さい

2023/04/27

• お知らせ
• イベント
• 実施報告

【実施報告】DSCafé「蔵王山のアオモリトドマツのデジタル化」を4/26に開催しました

• #森林生態
• #UAV
• #ドローン
• #機械学習
• #GIS
• #森林管理

2023年4月26日のDSCaféは、「蔵王山のアオモリトドマツのデジタル化」という演題で、森林生態×データサイエンスをテーマに山形大学農学部のロペス・ラリー教授にご講演いただきました。 森林状況をどのように調査する？　ロペス先生のご専門は森林気象学で、山形県内だけでなく、東北各地の様々なフィールドでご研究されています。今回は蔵王山におけるアオモリトドマツのご研究についてお話いただきました。これまでは衛星画像を活用した研究もされてきましたが、最近はドローンをフル活用して研究を進めているとのこと。その理由は、撮影タイミングの自由度や機動力が非常に高く、樹木１本から森林全体までを評価できるから。今回のご発表では、ドローンを用いた精密なリモートセンシングによる森林モニタリングについてお話いただきました。 蔵王山の森林の現状把握　現在、地球温暖化とCO2濃度上昇に伴い、世界各地で森林限界の標高が上昇するという現象が起きています。しかし、蔵王では逆。数１００ｍも森林限界が下がる、という現象が起きているそう。しかも、森林限界付近ではアオモリトドマツがほとんどなくなっているとのこと。先生は2019年からドローンを使って、蔵王ロープウェイ周辺エリアの森林を調査。得られた画像を樹木の１本単位で健康状態を把握し、最終的には森林全体の健康状態の経年変化のモニタリングしています。膨大な画像処理には深層学習を利用。樹木２万本の健康状態を評価し、毎年増加し続ける罹患木と枯死木の本数が正確に把握できたとのこと。さらにその要因は、必ずしもキクイムシそのものによるものだけでなく、キクイムシ感染の前に、雪や風による物理的被害の影響を受けた弱い樹木が増加している影響が大きいのだとか。さらに、樹種判別でわかったこととしては、枯死したアオモリトドマツに代わって、マツと広葉樹を含む混合林に変化しており、かつ、構成樹種は、標高によっても違うのだそうです。 これからの森林のスマートモニタリング現在、先生の研究室では、「Zaochan:ざおうちゃん」という森林管理のためのソフトウェアを開発中。開発には、修士課程の学生が関わっていますが、実はその方は農学部の学生ではなく、環境学に興味があるソフトウェア開発などの工学指向の学生とのこと。ロペス先生のお話では、このようにデータサイエンスを得意とする人材が加わらなければ、今回のような研究はできなかっただろうとも。データサイエンスは研究の要。このようなソフトウェア開発が進めば、様々な場所の森林管理が、よりスマートにできるようになることが期待されます。 当日会場には13名、オンラインでは12名の方にご参加いただきました。会場参加の学部１年生からもたくさんの質問が飛び出し、オンラインからの質問も合わせて活発な会となりました。