概要

近年，スーパーコンピュータや計測機器の性能向上によって，科学研究において得られるデータはサイズ，情報量ともに膨大なものになっており，データの解釈を困難にする一因となっています．一方で，現在さまざまな分野において急速に普及しつつあるディープラーニングに代表される機械学習や画像認識等の技術は，そのような大量のデータを効率的に処理し，有益な知見を見出すための技術としても注目されています．

本講習会では，特に数値シミュレーションや流れの可視化計測によって得られるデータへの適用を目指し，機械学習および画像認識の基礎理論および実践的技術について情報を提供するとともに，実習形式での体験を通じて，機械学習および画像認識技術を自身の研究において適切に応用するための情報を提供します．

企業・大学等の研究者，技術者，大学院生等のうち，機械学習や画像認識を応用してみたい方，これまで以上に活用したい方を対象としています．

日　時：2017年5月17日(水) 9:40 – 17:00（9:00開場）

場　所：LMJ東京研修センター3階小会議室

アクセス：都営地下鉄三田線 水道橋駅下車 徒歩5分

定　員：30 名

プログラム(予定)：

9:40~11:00 機械学習の基礎 (講師：東京大学 白山 晋)

11:10~12:30 ディープラーニングの基礎と応用 (講師：東京大学 白山 晋)

機械学習の基礎を押さえた上でディープラーニング（深層学習）について解説します．はじめに，ニューラルネットワーク，自己組織化マップ，ボルツマンマシン，サポートベクターマシンを中心に機械学習の基礎的アルゴリズムについて，それぞれを関連付けて説明します．次に，ディープラーニングの基礎的手法と，様々な適用事例について紹介します．

13:30~14:50 画像認識の基礎 (講師：京都大学 飯山 将晃)

15:00~16:20画像認識の実践(講師：京都大学 飯山 将晃)

画像認識の基礎的事項について解説します．特に，画像からの特徴量抽出，機械学習を用いたパターン分類についての理論，アルゴリズムおよび応用例について紹介します．また，Python およびOpenCV，scikit-learn，Tensorflow（またはChainer）を使った画像認識の実習を行います．ノートPC（事前セットアップが必要）は各自がご用意ください．

16:30~17:30 相談コーナー (講師：東京大学 白山 晋, 京都大学 飯山 将晃)

これから機械学習や画像認識の実行環境を導入したい，すでに利用しているが上手くいかない，もっと学習・認識精度を向上させたい，発展的な研究に適用したい等，講演では聞けなかった内容について，自由に相談していただく時間を設けます．

参加費：

可視化情報学会 正会員/賛助会員：10,000円

可視化情報学会 学生会員：5,000円

(協賛学会員は非会員です．申込み時に入会を申請し，会員価格で参加することが可能です．)

非会員一般：25,000円

非会員学生(修士まで)：10,000円

(非会員価格での参加者は講習会開催後に学会に入会できます．その際，入会費と初年度年会費は無料とします．過去に入会歴のある方は対象外とします．)

クレジットカード決済または銀行振り込みによる事前支払でお願いいたします．

受講申込：

(社)学会支援機構による申し込みページ

からお申込下さい．

クレジットカードでの決済は，申し込みと同時に行う必要があります．カード決済をご検討の方は，申し込み時にお手元にカードをご用意の上，手続きを行ってください．

早期にお申込み頂ければ請求書(支払期限5月末)の発行も可能です．

万が一ご出席がかなわなくなった場合も規定通りの参加費が発生致しますので，ご了承ください． その場合，代理の方のご参加が可能となりますので，その旨をメールにてご連絡ください．

参加申込期間：

2017年2月13日(月)12:00　～　5月1日(月)17:00．ただし定員に達し次第締め切り．

連絡先：

海洋研究開発機構 松岡 大祐

E-mail: daisuke@jamstec.go.jp

主催・協賛

主催：可視化情報学会

協賛（予定）：日本シミュレーション学会，計算工学会，日本流体力学会