専攻分野におけるデータ活用研究例（専門DS）
2019年度
2019年度も引き続き「専攻分野におけるデータ活用研究例（専門DS）」を開催予定です。
2018年度
医学部（医学科） [ 2018.7.19 実施 ]
医学におけるAI・システムバイオロジーの最近の動向 医療への人工知能(AI)とIoTの応用についての解説。医師では発見が困難な病気の原因を AIが特定した事例をもとに、医師はAIの限界を知りながら有効利用できることが重要であることが強調された。
医学におけるAI・システムバイオロジーの最近の動向 医療への人工知能(AI)とIoTの応用についての解説。医師では発見が困難な病気の原因を AIが特定した事例をもとに、医師はAIの限界を知りながら有効利用できることが重要であることが強調された。
理学部 [ 2018.7.25 実施 ]
データサイエンスについての研究 視覚情報を処理するAI技術についての解説。身近な例として指紋や顔の識別でスマートフォンのロック解除を行う技術について、その仕組みが平易に解説された。また、自身が行っている、深層学習を肺気腫の診断や衛星画像解析に用いる研究についての説明もあった。
農学部 [ 2018.7.23 実施 ]
農学分野におけるデータサイエンスの必要性 農業では気温、光、二酸化炭素濃度などの多種多量の環境要因データがあり、それに基づいた栽培管理によって作物の生育を促進することができる。その具体例として、農地を細かく分けて個別管理する精密農業や、気象データを用いた開花予測や病害発生予測等について解説された。
工学部（機械工学科） [ 2018.7.23 実施 ]
人工衛星リモートセンシング Landsat8による観測データをもとに、教師なし機械学習を用いて土地被覆分類を行う方法についての説明のあと、演習が行われた。教師あり学習については、決定木について解説があり、アヤメの計測データを分析する演習が行われた。
医学部（保健学科） [ 2018.7.5 実施 ]
医療分野におけるデータ科学の応用例 多変量解析やデータマイニングを医療データの分析に用いた例として、潜在異常値除外法による基準範囲設定の最適化、および、大規模長期検診情報を用いた臨床検査値の固体内変動域の推定についての解説があった。
教育学部 [ 2018.7.11 実施 ]
教育データを考えよう 現在の学校現場では、成績・児童や生徒の個人情報・健康観察など、多種多様な教育データが収集されていて、これらのデータを分析する能力が教員に求められている。ビッグデータを用いた機械学習等の進歩によって、今後の教育のあり方が変化する可能性があることを、実例をもとにして平易に解説された。
工学部（電気電子工学科） [ 2018.7.19 実施 ]
IoT、ビッグデータ、AIとの関わりについて IoTで用いられるセンサは電気電子工学技術そのものであることが述べられ、自身が参画している東大グリーンICTプロジェクトを事例として、ビッグデータの活用について説明があった。これに加えて、写真を用いた年齢判定や車の自動認識など、他の応用例についても解説された。
教育学部 [ 2018.7.24 実施 ]
教育の現場でデータ科学を役立てるアイディアを考える 未来の学校を想像し、データ科学がどのように教育に役立てられるかをグループで話し合い、その結果を発表する授業が行われた。小テストの点数、授業中の発表回数、給食を通じた学校における栄養摂取など、児童のデータを保護者に示すことによって、学校と家庭の連携を密にすることで教育効果を高めようとするアイディアが発表された。
経済学部 [ 2018.7.26 実施 ]
経済学部におけるデータサイエンスの活用 需要と供給の均衡点は方程式を解くことで求められることや、GDPと物価水準を決めるマクロ経済学の話など、統計データに基づく計量的な研究についての解説があった。具体的な事例として、山口市、萩市およびその他の地域にグループ分けして地域間交易を分析することによって、どのようなことがわかるのかが説明された。
共同獣医学部 [ 2018.7.17 実施 ]
画像を読む 病理診断は形態学の一種であり、組織学との関わりが深く画像を読み解く力が求められることの説明があった。論文に掲載されているデータの読み方について、ネコの乳がんの論文を例にして解説が加えられた。