NEWSお知らせ
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2020/04/15
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【お知らせ】データサイエンススタディセッション(DSSS)第3期の日程変更と募集期間延長について
2020年4月開始予定のデータサイエンススタディセッション(Data Science Study Session:DSSS)第3期について、 新型コロナウイルス感染拡大の影響により、日程を延期して開催いたします。 実施は今後の状況を注視しながら決定してまいります。また、Web会議などのオンラインで対応する場合もあります。 詳細はお申し込みいただいた方に直接メールでご案内をいたします。 日程の変更に伴い、参加者の募集期間を延長します。 この機会に企業連携やデータサイエンスに興味のある学生さんは是非お申し込みください。 本企画は、地域企業・自治体と連携した実学志向のデータサイエンス教育の一環として、社会人と学生が協働して行う勉強会です。 ビッグデータ・AI(人工知能)技術の発展により、大学・企業においてもデータ活用の知識や技能を要求される場面が多くなっています。 そこで、地元企業の社会人と連携して実学的なデータサイエンスを学びます。参加学生はチームになって企業が設定した課題を解決するために必要なデータ分析・解析の技能や手法を学習手順に沿って修得します。 3回のステップ毎に学習したことを参加企業の社会人に向けて発表し、さらにディスカッションしながら課題解決に向けて学びを深めていきます。 第3期では、シヤチハタエンジニアリング株式会社にご協力いただきます。 ------------------------------- 学習テーマ:「データサイエンスで未来を予想しよう」 課題目標:文具利用者数の変遷予測レポート作成(年代・性別・地域別の人口変異予測を基に、今後の文具利用像を外部データなどとリンクさせて予測レポートを作成する) ------------------------------- 担当教授:脇克志先生(理学部) 勉強会では先生がサポートしますので、初めての方も安心して参加ください。 皆様のご参加をお待ちしております。 お申込みはこちらから ※新型コロナウィルスの影響で、全体の日程変更・延期や、Web会議での開催となる可能性があります。申込み頂いた方にはメールにて直接ご連絡します。
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2020/03/30
- お知らせ
【お知らせ】データサイエンススタディセッション(DSSS)第3期の参加学生募集について
2020年4月開始予定のデータサイエンススタディセッション(Data Science Study Session:DSSS)第3期の参加学生を募集します。 本企画は、地域企業・自治体と連携した実学志向のデータサイエンス教育の一環として、社会人と学生が協働して行う勉強会です。 ビッグデータ・AI(人工知能)技術の発展により、大学・企業においてもデータ活用の知識や技能を要求される場面が多くなっています。 そこで、地元企業の社会人と連携して実学的なデータサイエンスを学びます。参加学生はチームになって企業が設定した課題を解決するために必要なデータ分析・解析の技能や手法を学習手順に沿って修得します。 3回のステップ毎に学習したことを参加企業の社会人に向けて発表し、さらにディスカッションしながら課題解決に向けて学びを深めていきます。 第3期では、シヤチハタエンジニアリング株式会社にご協力いただきます。 ------------------------------- 学習テーマ:「データサイエンスで未来を予想しよう」 課題目標:文具利用者数の変遷予測レポート作成(年代・性別・地域別の人口変異予測を基に、今後の文具利用像を外部データなどとリンクさせて予測レポートを作成する) ------------------------------- 担当教授:脇克志先生(理学部) 勉強会では先生がサポートしますので、初めての方も安心して参加ください。 皆様のご参加をお待ちしております。 お申込みはこちらから ※新型コロナウィルスの影響で、全体の日程変更・延期や、Web会議での開催となる可能性があります。申込み頂いた方にはメールにて直接ご連絡します。
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2020/02/27
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3月のデータサイエンスCaféについて【ご案内】
いつもお世話になっております。 山形大学データサイエンス教育研究推進センターです。 新型コロナウイルス拡大防止のための措置として、大学法人本部に設置された総合対策本部より各キャンパスで実施する行事、イベントの中止、延期の指示がありました。 本措置の適用期間は、総合対策本部から解除の指示があるまでの間となります。 これを受けて当センターでは、3月実施予定のデータサイエンスCaféの中止を決定いたしました。 なお、今後の開催予定につきましては、ホームページにてご案内いたします。 なにとぞご理解のほどよろしくお願い申し上げます。
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2020/02/13
- お知らせ
[DS Café]OpenCVを用いた画像解析プログラム
2月のデータサイエンスCaféは「学生が挑戦したデータサイエンス」をテーマに開催します。 2月20日(木)は、理学部奥野研究室の清水ひとみさんに卒業研究について発表いただきます。また、ご自身の体験から、ゼロから始めるプログラミングのコツやデータサイエンス系の新卒就活の裏話も交えてご紹介いただきます。 タイトル:OpenCVを用いた画像解析プログラム 日時:2020年2月20日(木) 17:30~ 場所:理学部2号館データサイエンス多目的ホール511 ●OpenCVによる画像解析プログラムについて 卒業研究のために設計した画像解析プログラムについて説明します。「画像解析」とはそもそもどんな仕組みか、OpenCVというライブラリでできることとは、などを簡単に説明します。 ●“ゼロからプログラミング”のコツ 化学科出身(情報系の知識ゼロ)でプログラムを作った経験から、初学者が使うと便利なプログラミングツールや、わかりやすかった本などをいくつか紹介します。 ●データサイエンス系の新卒就活裏話 新卒でデータサイエンス系の就職を目指した就活体験記を少しだけお話します。新卒データサイエンティストの募集実態、採用時点で求められやすいスキルなどを大まかにお伝えします。 Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。
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2020/01/30
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[DS Café]脇研究室の研究発表会
2月のデータサイエンスCaféは「学生が挑戦したデータサイエンス」をテーマに開催します。 2月6日(木)は、理学部の脇研究室で行われている研究内容を紹介します。 タイトル:脇研究室の研究発表会 日時:2020年2月6日(木) 17:30~ 場所:理学部2号館データサイエンス多目的ホール511 今回は、3名の学生さんによる3つの挑戦を紹介して貰います。 ・火山岩塊の噴火パラメータを強化学習で推測する(本間 光弥さん) ・X線偏光画像をパーシステントホモロジーで分類する(神保 拓哉さん) ・和算書におけるディープラーニングやコンピュータービジョンの技術の活用(鈴木 卓哉さん) Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。
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2020/01/08
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[DS Café]画像を使用する研究プロジェクトでのディープラーニングの活用
1月23日(木)のデータサイエンスCaféは、理学部のYago(ヤゴ)先生に発表していただきます。 タイトル:画像を使用する研究プロジェクトでのディープラーニングの活用 日時:2020年1月23日(木)17:30~ 場所:理学部2号館データサイエンス多目的ホール511 研究プロジェクトでの重要な部分は、データの収集と処理です。このデータに、画像データが含まれることもしばしば起こります。 今回のプレゼンテーションでは、コンピュータービジョンとディープラーニングを活用することで、画像データへの専門的処理を自動的に行えることを紹介します。 山形大学の農学部との共同研究プロジェクトを具体例として示します。しかし、一般的な研究プロジェクトで画像データを扱う場合にも適用可能なガイドラインを提供することを目標とします。 Deep learning opportunities in image-based research projects. An important part of research is the collection and processing of Data. This data is more and more often presented as images. In this presentation we will see how Computer vision and Deep Learning allow us to incorporate expert knowledge to the automatic processing of images. An ongoing research project with the faculty of agriculture in Yamagata university will be used as an example. However, we also aim at providing guidelines on how to use the techniques presented in any image-based research . Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。
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2019/11/28
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【お知らせ】データサイエンスカフェ12月
12月のデータサイエンスカフェは「社会人はどうやってデータサイエンスを学ぶか」をテーマに学外から2人の講師をお招きし発表していただきます。 学生さんはもちろん、データサイエンスに興味をお持ちの社会人の方も是非お気軽にご参加ください。 場所:理学部2号館5階データサイエンス多目的ホール511 参加:無料(申込不要) ※チラシのPDFはこちら ※Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。 <1回目> 日時:12月5日(木)17:30~18:30 講師:NEC AIアナリティクス事業開発本部 シニアデータアナリスト 本橋 洋介氏 演題:データサイエンス・AIの産業応用事例と企業におけるデータ活用組織設計の実例 ------------------------------------------------ 近年、データ分析の応用が広がっており、様々な業種で機械学習などデータを活用した事例が増えています。 本講演では、金融・流通・製造・交通などに対してどのような実応用事例があるかを紹介します。併せて、近年の興味深い研究事例を紹介ます。 また、企業においてデータ活用を行うための組織設計・アセット整備をどのように行うかについての考えや、機械学習の実応用上の課題を紹介します。 これに限らず、企業におけるデータサイエンティストの働き方など、その場でご質問にお答えする形を想定しています。 講師プロフィール:https://jpn.nec.com/ai/consulting/analyst/motohashi.html <2回目> 日時:12月19日(木)17:30~18:30 講師:山形県企画振興部情報政策課 課長補佐 永井 彰氏 演題:山形県におけるデータ活用人材の育成 ------------------------------------------------ 近年、山形県の企業においても、データ活用できる人材が求められています。IoTやビッグデータ、AIなどの先端ICT分野の人材育成について山形県のこれまでの取組みをご紹介します。
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2019/11/05
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【お知らせ】令和元年度データサイエンス講演会
山形大学データサイエンス教育研究推進センター主催 「令和元年度データサイエンス講演会~金融・医療におけるAIデータ活用~」を開催します。 技術革新が進展する昨今、人工知能や数理データサイエンスは社会のなかでどのように活用されるのでしょうか。 金融と医療、2つのテーマについてそれぞれご講演いただきます。 たくさんのご参加をお待ちしております。 チラシの拡大画像はこちら ◆日 時:令和元年11月22日(金)14:40~16:10 ◆場 所:山形大学小白川キャンパス理学部1号館13講義室 ◆対象者:大学生・教職員・一般の方 ◆参加費:無料 ◆申 込:不要 ◆タイムスケジュール 14:45~15:25 【テーマ】人工知能を使って臨床データの解析をしてみたい~臨床家からの率直な意見~ 石川 恵生 助教(山形大学医学部歯科口腔・形成外科学講座) 15:30~16:10 【テーマ】金融分野における機械学習応用の将来 和泉 潔 教授(東京大学大学院工学系研究科 システム創成学専攻) この講演会に関するお問い合わせは、以下のお問い合わせフォームからお願いいたします。
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2019/10/21
- お知らせ
[DS Café]アイスコアサイエンスにおけるデータ解析
11月21日(木)のデータサイエンスCaféは、理学部の鈴木利孝先生に発表していただきます。 タイトル:アイスコアサイエンスにおけるデータ解析 日時:2019年11月21日(木)17:30~ 場所:理学部2号館データサイエンス多目的ホール511 南極や北極の陸地は太古の昔から不断に降り積もった氷(氷床)で覆われています。氷床を深度方向にドリルで掘削して得た氷の柱状試料をアイスコアと呼びます。アイスコアは昔の地球の空気を閉じ込めているため、地球の気候・環境のタイムカプセルと言えます。アイスコアを用いて過去の地球の姿を描き出す理学がアイスコアサイエンスです。アイスコアには気候・環境変動を探るための目印になる様々な成分が保存されています。例えば酸素は気温のプロキシ(代理指標)になり、アルミニウムは砂埃のトレーサー(追跡子)になります。 今回はアイスコアに含まれる各種プロキシ・トレーサーの解析についてお話しさせていただきます。 Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。
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2019/10/21
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[DS Café]火山学におけるデータサイエンスの応用可能性
11月7日(木)のデータサイエンスCaféは、理学部の常松佳恵先生に発表していただきます。 タイトル:火山学におけるデータサイエンスの応用可能性 日時:2019年11月7日(木)18:00~ 場所:理学部2号館データサイエンス多目的ホール511 火山噴火のメカニズムを調べる、火山噴火災害の予測をする、などの研究を行っていく過程では、野外調査データの解析や、解析したデータを基に噴火発生条件の推定などが行われます。その際、統計や機械学習などを応用するとより楽に行えることや、精度を上げることが期待できることなど、データサイエンスの応用可能性が考えられる状況がいくつも見られます。 今回は、噴火の噴出速度を堆積物の分布から求めることや、上空からの斜め写真を地図上に落とし込むなど、火山噴火に関わる研究の中でデータサイエンスが活躍できそうな事例を紹介します。 ※写真は「阿蘇山で撮影した動画から抽出した火山弾の軌道」 Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。
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