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東京大学デジタル空間社会連携研究機構サマースクール2023のご案内【無料】

2023/06/27

概要

人流や都市に関する空間情報をGIS（地理情報システム）ソフトやPython等のツールを用いて自由自在に解析・分析し、可視化する。そのような空間情報に関するスキルは、工学分野のみならず、農業・医療・経済など非常に多くの分野で求められています。本サマースクールでは、あらゆる分野で武器となるデータの解析・分析スキルを身につけます。具体的には、人流などの時系列データや建物などの都市データの扱い方、分析手法などを網羅的に取り扱い、さらに分析結果を効果的に可視化する技術の習得を目指します。また、同年代の学生同士及び東京大学デジタル空間社会連携研究機構の教員との交流会を予定しておりコミュニティ形成の場を提供します。

【8/4追記】初めてのサマースクールは、お陰様で東大内外から43名にご参加いただき、無事にイベントを盛況のまま終えることができました。御協力ありがとうございました！

20230311

受講対象者
学生（大学院生、大学生）※東京大学に限定していません。学内外の方お待ちしています。
・社会人学生もお申し込み可能です。
・定員40名
・専門課程の場合は1研究室あたりの教員を除く学生数は最大2名とします。
・教員・研究員も参加可能ですが、内容は学部専門課程~大学院で行う基礎的な内容となります。
・GISやPythonなどの未経験者も歓迎します。
お申し込み方法・締め切り
・Web申し込みフォーム（こちらのQRコード）よりお申し込みください。担当より受講案内をお送りいたします。
20230311
Web申し込みフォーム
・締め切り：7月21日（金）（ただし、定員になり次第、締め切ります。）
費用
無料
特徴
・講義はすべて対面で各自のPCを用いた演習形式行われます。（オンライン不可）
・東京大学に所属する学生のみに限らず、学生の方を広く募集します。
・本講座での単位認定はありません。
本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。
1. 講義に原則全日程参加でお願いします。全日程参加された方だけ修了証が発行されます。
2. 宿題を一定回数以上提出し、一定の点数を得る。
受講のメリット
・未経験者でも実践的な空間情報に関する分析スキルを修得できます。
・同世代の学生及びデジタル空間社会連携研究機構教員との交流を持てます。
・参加者にはクローズドなコミュニティを作り、様々な機会をご案内していきます。
・デジタル空間社会連携研究機構関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへ参加できます。

受講の仕組み

講義
・各自のPCを用いた対面の演習形式の講義を行います。
・言語は基本的に日本語です。ただし、講師の関係で一部英語の箇所がございます。
・講義の資料は事前に公開されます。
・事前準備として、初回の講義までに必要なソフトウェアのインストールをお願いします。
・毎回簡単な課題を出題します。

講師陣

関本 義秀
東京大学 デジタル空間社会連携研究機構 機構長
空間情報科学研究センター 副センター長・教授
澁谷 遊野
東京大学 デジタル空間社会連携研究機構/ 空間情報科学研究センター 准教授
小川 芳樹
東京大学 デジタル空間社会連携研究機構/ 空間情報科学研究センター 講師
Yanbo PANG
東京大学 空間情報科学研究センター 特任助教
Shenglong CHEN
Chenbo ZHAO
Zhehui YANG
Santiago GARCIA
東京大学 工学系研究科社会基盤学専攻 博士課程

カリキュラム / 日程

■日時：2023年8月1~3日 9:00〜17:10，交流会2023年8月2日17:30~19:30
■東京大学生産技術研究所（駒場第二キャンパス）As棟311, 312
日時
担当
内容

8月1日
9:00-10:45
関本
開催にあたり／1日目の演習について
10:55-12:40
小川・Zhao
QGISを用いた都市データの分析1（地図作成）
13:30-15:15
小川・Zhao
QGISを用いた都市データの分析2（空間分析）
15:25-17:10
Pang
コンピュータジオメトリ
（Pythonを用いた地理空間データの操作や分析）

8月2日
9:00-10:45
関本
2日目の演習について
10:55-12:40
Pang
人流データ解析1
(Pythonを用いた人流データの操作や分析)
13:30-15:15
澁谷
人流データ解析2
(人流データへの機械学習の適用)
15:25-17:10
澁谷
人流データ解析3
(人流のエージェントシミュレーション)
17:30-19:30
交流会

8月3日
9:00-10:45
関本
3日目の演習について
10:55-12:40
Yang
画像・三次元データ分析1
（画像データへの深層学習への適用）
13:30-15:15
Chen
画像・三次元データ分析2
（SfMによる画像データから三次元空間の復元）
15:25-17:10
Santiago
画像・三次元データ分析3
（PLATEAUデータを用いた三次元データ分析）

  • ※各回の講義日程・内容等は変更となる可能性があります。
  • お問い合わせ:デジタル空間社会連携研究機構事務局
  • E-mail: dss-office(at)csis.u-tokyo.ac.jp　※ (at) は @ に置き換えて下さい。
20230311