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Decoding Data Landscapes 都市はつぶやく—ビッグデータ活用による京都の都市解析

www.d-lab.kit.ac.jp/news/2018/sutd-02-application/

募集]シンガポール工科デザイン大学との共同ワークショップ「Decoding Data Landscapes」の参加者を募集します

KYOTO Design Lab[D-lab]は、下記の日程でシンガポール工科デザイン大学[SUTD]との共同ワークショップ「Decoding Data Landscapes」を開催いたします。

多くの人々が日々活用しているSNSの地理情報がついた投稿データを活用して、都市の中の場所性を考察します。都市空間への社会的および空間的な洞察と介入を導き出すために、大規模なデータ学習と機械学習の方法を探ることに焦点を当てます。具体的には、データ分析とビジュアライゼーションの初学者から中級者を対象に、都市・建築の文脈におけるツール(Python)やテクニックの基本的な理論と方法を紹介します。

第2回となる本ワークショップは、大規模なデータを使用するだけでなく、都市計画で応用可能な情報源の発見や機械学習の応用方法を学びます。

Decoding Data Landscapes
都市はつぶやく—ビッグデータ活用による京都の都市解析

日程|2018年6月25日[月]-28日[木]
会場|KYOTO Design Lab 2Fほか

ワークショップリーダー
サム・コンラッド・ジョイス 助教[SUTD]

シンガポール工科デザイン大学助教。Buro Happoldにてデザインシステム・アナリストを務め、プロジェクトのジオメトリー・構造・基本計画に携わったのち、Foster+PartnersのR&Dグループを率いた。教育者としても国際的に活動し、ロンドンのAAスクールのテクニカル・スタディーズ、またスウェーデンのチャルマース工科大学などで教鞭を執る経験を持つ。
博士課程では、建築・エンジニアリングデザインにおけるコンピュテーションを研究。効率的なDSE(デザイン・スペース・エクスプロレーション)と意思決定のための、豊富なデータを有するシステム開発を目的とし、そのためにスケーラブルな分散コンピューティング・多目的最適化・ビッグデータ分析・AI・ウェブベースのビジュアリゼーションなどにおける新しい技術を統合して利用している。

定員
若干名(最大15名)

参加資格
全学年、全専攻、一般からの参加を歓迎します
データ解析、英会話のスキルは問わないが、Pythonの使用経験があることが望ましい
原則、すべてのワークショップ日程に参加できること

応募締切
2018年6月15日[金] 18:00まで

応募方法
下記の申し込みフォームより必要事項を記入のうえご応募ください。
https://www.kit.ac.jp/form/view/index.php?id=52749



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(もう、何年、同じこと言っとんねん!)
(大体、あんた。佐幕派でしょが!)
最近、夜が明けたかと思ったら、GISはスマホ地図としてみんなに知られて、いまや誰もGISとは言ってくれません。。

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