ディープラーニング データ科学 セミナー

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ディープラーニング データ科学 セミナー

★DL・「データ駆動科学」を基礎から1日じっくり!
★防災や災害軽減といった社会課題の解決のためにAIを使う!


ディープラーニング・データ駆動科学
基礎および

防災分野への適用と可能性

〜時空間リモートセンシングデータの活用事例〜

講師

山梨大学 工学部 土木環境工学科 准教授 宮本 崇 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

2012.3 東京大学大学院工学系研究科 社会基盤学専攻博士後期課程 修了
2011.4-2012.3 日本学術振興会特別研究員(DC2)
2012.4-2012.6 イリノイ大学 客員研究員
2012.7-2020.1 山梨大学 工学部土木環境工学科 助教
2020.2-現在  現職
*専門分野:データ科学,防災工学,応用数理科学

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年5月26日(火) 10:30-16:30
●会場 [東京・王子]北とぴあ9階902会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講師より/本セミナーのポイント
 様々な分野で大きな成果を挙げているディープラーニング技術を代表としたデータ駆動科学的手法は,防災分野においても活用が期待されています.本セミナーでは,防災分野への応用を念頭に,ディープラーニングやデータ駆動科学の基本的な考え方と時空間データに対する応用研究事例に加え,データ科学分野における近年の研究動向を踏まえた新しいアプローチを紹介します.

■受講対象者は?
・機械学習・ディープラーニングをはじめとするAI・データサイエンス分野の研究者・開発者
・特に防災分野への応用に関する情報・研究事例を求めている方
・防災を軸とした新規事業や新規研究開発テーマを模索している方
・衛星データやセンサデータなどの時空間データを活用した研究に従事している方、これからそうする方
・防災や災害軽減のような、社会課題を解決するための技術開発や新規事業を推進・展開していきたい方 など

■受講することで得られる知識/ノウハウは?
・データサイエンスの基本的な考え方
・防災研究とデータサイエンスの近年の動向・ニーズ・実情
・防災分野への応用のためのデータサイエンス手法の要点
・防災への適用事例を通した問題解決の考え方
・衛星撮影画像の分析による地震被害の即時検知方法
・観測データ等の活用と機械学習による降雨量の予測技術 など

セミナー内容

1 データ駆動科学の基礎
 1.1 AI・データ駆動科学概論
  1.1.1 AI技術の隆盛
  1.1.2 AI技術が実現するもの
  1.1.3 データ駆動科学の考え方
  1.1.4 データ駆動型アプローチと数理型アプローチ
 1.2 データ駆動モデルの基礎:多項式回帰モデル
  1.2.1 データのモデリング
  1.2.2 汎化性能と過学習
  1.2.3 交差検証法
 1.3 ニューラルネットワーク
  1.3.1 ニューラルネットワークによるモデリング
  1.3.2 ニューラルネットワークの学習

2 ディープラーニング
 2.1 ディープラーニング概論
  2.1.1 ニューラルネットワークとディープラーニング
  2.1.2 従来の機械学習とディープラーニングの違い
 2.2 データ形式に応じたディープラーニング
  2.2.1 画像への適用:畳み込みニューラルネットワーク
  2.2.2 時系列データへの適用:リカレントニューラルネットワーク

3 防災分野におけるディープラーニング・データ駆動科学
 3.1 防災分野とデータ科学
  3.1.1 防災工学概論
  3.1.2 防災分野におけるデータ科学への期待
 3.2 災害関連データの不均衡性とその対処
  3.2.1 データの不均衡性が引き起こす問題
  3.2.2 アンダーサンプリング・オーバーサンプリング
  3.2.3 異常検知
  3.2.4 アンサンブル学習
  3.2.5 コスト考慮型学習
 3.3 近年の研究動向
  3.3.1 シミュレーション学習
  3.3.2 マルチモーダル学習

4 応用研究事例1:衛星センシングデータからの地震被害検知
 4.1 災害被害と情報収集の現在
 4.2 災害におけるリモートセンシングデータの活用
  4.2.1 災害被害とリモートセンシングデータ
  4.2.2 衛星センシングの利用動向
  4.2.3 衛星センシングデータの特性と利用方法
 4.3 衛星画像からの倒壊構造物の検知
  4.3.1 時系列データとしての衛星画像
  4.3.2 ニューラルネットワークの設計
  4.3.3 様々なデータを活用した高精度化

5 応用研究事例2:レーダー雨量計データからの降雨予測
 5.1 降雨予測の現状と課題
 5.2 ディープラーニングによる降雨予測
  5.2.1 時系列データとしてのレーダー雨量計観測情報
  5.2.2 ニューラルネットワークの設計
  5.2.3 性能と課題
 5.3 動的モード分解による降雨予測
  5.3.1 動的モード分解:時空間データに対するデータ駆動型アプローチ
  5.3.2 物理現象と動的モード分解
  5.3.3 レーダー雨量計データへの適用と性能評価

<質疑応答・名刺交換・個別相談>

セミナー番号:AC200515

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