第１回ドメインデータサイエンティスト養成プログラム【終了しました】
次回開催は、2023年10月以降予定しております。
共催
未踏スケールデータアナリティクスセンター
数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム 東北ブロック
創薬等先端技術支援基盤プラットフォーム（東北メディカルメガバンク機構・木下賢吾教授分）
協賛
情報科学研究科
データ科学国際共同大学院
開催概要
この養成プログラムはデータ科学・AIの動作原理について学ぶと共に、グループで協調しながら実課題への適用法や解析結果の解釈力を身に着けるためのハンズオンの講座です．
データ科学・AIの原理と利用環境に習熟し、それらを活用して自身の課題解決を行うことのできる能力を獲得することを目標とします．
対象者
データ科学を専門とせず各研究分野で専門性を有し研究に取り組んでいる研究者．
博士前期課程学生，博士後期課程学生，ポスドク，教員，企業の研究者等を含みます．文理は問いません．Pythonプログラミングの作法など初歩的な内容からはじめるため，データ科学を既に利用している研究者には向きません．
Googleアカウントを持っておりPCからインターネットに接続可能である必要があります．
実施方法
MetaLifeを利用したオンラインにて実施．
日程
授業の日程は4時間×6回で以下の日時に行います．
・2022年12月02日（金）16:00 – 20:00
・2022年12月16日（金）16:00 – 20:00（研究概要の紹介（企業からの参加者は免除））
・2022年12月23日（金）16:00 – 20:00
・2023年01月06日（金）16:00 – 20:00
・2023年01月13日（金）16:00 – 20:00
・2023年01月20日（金）16:00 – 20:00（成果発表）
内容
以下の内容を学びます．また，この養成プログラムは「データ科学を現在までに使っていない現在の研究にどのようにデータ科学を活用する方法」を学ぶものであり，それを講師や他の受講者を含めて考えたいので，全6日の日程の2日目には現在の研究内容に関する簡単な紹介をしていただき，最終的にはプログラムで学んだことをどのように活用するかについてのレポートをいただきます．
①データ科学と機械学習
②Pythonの基本的な使用方法
③Pythonの発展的な使用方法
④教師あり学習法
⑤教師なし学習法
⑥TensorFlowの基本的な利用方法
⑦多層パーセプトロン
⑧再帰型ニューラルネットワーク
⑨アテンションネットワーク
⑩Hugging Faceの利用方法
⑪敵対的生成ネットワーク
⑫強化学習法
成績評価方法とオープンバッジ
各日程で取り組む問題に対する解答とデータ科学を活用して自身の研究課題を解決するためのレポート（計画書）によって評価．修了者には東北大学が発行するオープンバッジ「ドメインデータサイエンティスト養成プログラム」を授与．
教材
https://yamada-kd.github.io/binds-training/
参加登録
以下のフォームへ登録をお願いいたします．参加締め切りは2022年11月30日正午まで．先着16名までで人数が集まり次第締め切ります．
https://forms.gle/8rhwJUUbNuxAb67n8
応募を締め切りました．定員を超える応募を頂きましたが全員参加可能ということで進めさせていただきます．
講師の連絡先
未踏スケールデータアナリティクスセンター 山田和範