秋田大学

Content／学習内容

• 画像処理の基礎

  • 画像圧縮

  この講義では、画像処理の基礎を学ぶ。まず、アナログとデジタルの違い、A/D変換、解像度や色深度、ビットとバイト、ピクセル、色空間（RGB・CMY）など、デジタル画像の基本概念を解説する。次に、画像データの圧縮手法として、可逆圧縮と非可逆圧縮の違いを学び、主要な画像フォーマット（BMP, JPEG, PNG, TIFFなど）の特徴を理解する。最後に、パターン認識と機械学習の基礎を学び、特徴抽出や距離計算、機械学習による分類の仕組みを、文字認識や画像分類の具体例を交えて解説する。

  Videos

  ／学習動画

  • デジタルとアナログ

    この講義では、画像処理の基礎として、アナログとデジタルの違い、A/D変換、解像度、ビットとバイト、ピクセル、色空間（RGB・CMY）などの基本概念を解説し、デジタル画像の構造を学ぶ。

  • デジタル画像とは

    この講義では、デジタル画像の情報量、解像度と色深度、画像圧縮の手法（可逆・非可逆）、各種画像フォーマット（BMP, JPEG, PNG, TIFFなど）の特徴を解説し、効率的なデジタル画像処理の重要性を学ぶ。

  • パターン認識と機械学習の導入

    この講義では、パターン認識と機械学習の基礎を学ぶ。特徴抽出や距離計算、機械学習を用いた認識手法を解説し、文字や動物の分類を例に、検索との違いや認識の仕組みを説明する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• パターン認識と機械学習

  • 機械学習
  • ニューラルネットワーク

  本講義では、パターン認識と機械学習の基本概念を解説し、距離計算を用いた分類手法、教師あり・なし学習の違いを説明する。最近傍法やk近傍法の概要を示し、ニューラルネットワークと深層学習の進展についても解説。特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーがもたらした技術革新に触れる。さらに、計算能力の向上や開発環境の進化が機械学習の普及を加速させたことを説明し、パターン認識技術の応用としてハイパースペクトル画像処理を紹介する。

  Videos

  ／学習動画

  • パターン認識

    本講義では、パターン認識の基本概念と機械学習による分類手法を紹介。距離計算を用いた識別と機械学習を活用した分類の違いを説明し、特徴抽出や異なる距離指標の重要性について解説する。

  • 機械学習 (1)

    本講義では、パターン認識の手法として最近傍法とk近傍法を紹介し、教師あり学習と教師なし学習の違いを解説。さらに、分類と回帰の概念を説明し、機械学習の応用例を示す。

  • 機械学習 (2)

    本講義では、ニューラルネットワークと深層学習の基本概念を解説。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーの発展を紹介し、計算能力の向上や開発環境の進化が普及を支えたことを説明する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• ハイパースペクトルイメージング

  • 特徴抽出
  • 機械学習

  この講義では、ハイパースペクトルイメージングの基礎からデータ処理、機械学習による分析手法までを学ぶ。RGB画像との違い、光の吸収特性、特徴抽出、分類手法としてのPCA、K-means、SVMなどを解説し、Pythonを用いたデータ処理の実践も行う。さらに、鉱石品位推定や鉱物識別の応用例を紹介し、鉱山活動による環境影響の検出や回復への応用可能性について議論する。最終的に、実際のデータを用いた課題に取り組み、習得した技術を実践的に活用する。

  Videos

  ／学習動画

  • ハイパースペクトルイメージングの導入

    この講義はハイパースペクトルイメージングの基礎を紹介する。RGB画像との違い、分光特性の利用、鉱物探査や環境監視などの応用を説明し、反射・吸収などの光と物質の相互作用が解析に重要であることを解説する。

  • Pythonプログラミングの準備と機械学習

    この講義は、ハイパースペクトルデータ解析のためのPythonの基礎を解説する。光の吸収特性、前処理、特徴抽出、PCA、K-means、SVMなどの手法を紹介し、データの可視化や分類の実践を行う。

  • ハイパースペクトル画像の機械学習

    この講義はハイパースペクトル画像処理の総復習を行い、分類や鉱石品位推定の課題を提示する。さらに、鉱山被害の検出や環境回復への応用可能性について議論し、衛星データの活用方法を紹介する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• Python 実習：基本文法

  • プログラミング

  ディープラーニングの実装において、広くもちいられているプログラミング言語Pythonの基本的な文法について学ぶ。

  Videos

  ／学習動画

  • Pythonの基本文法: データ型

    Pythonで使われる変数のデータ型について説明する。

  • Pythonの基本文法: 制御構文、関数

    Pythonでのif文やfor文の書き方、また関数の定義の仕方を説明する。

  • 演習問題

    Pythonの基本的な文法を演習問題を通して確認する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• Python実習：NumPy

  • Numpy

  Pythonのライブラリの一つで、主に行列演算に使用されるNumPyの使い方を学ぶ。

  Videos

  ／学習動画

  • 配列の作り方

    Numpyを使って数字の配列を作成する。

  • 配列の操作

    Numpyを使った基本的な配列の操作方法を学ぶ。

  • Numpyの関数

    Numpyの関数を使って配列の計算を行う

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• Python実習：Matplotlib

  • Matplotlib

  Matplotlibを使ったデータの可視化手法を学ぶ

  Videos

  ／学習動画

  • 基本的なグラフの描画

    Matplotlibを使った線グラフ、散布図、ヒストグラム、ヒートマップの作成方法を学ぶ。

  • その他のグラフ

    Matplotlibを使ったそのほかのグラフの作成方法を学ぶ。

  • 演習

    演習を通してMatplotlibに習熟する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• Python実習：Pandas

  • Pandas

  表データ解析用のライブラリであるPandasの使い方を学ぶ。

  Videos

  ／学習動画

  • Pansdasの基本的な操作

    表データの読み込みや操作等の基本的なpandasの使い方を説明する。

  • Pandasによるデータの分析

    Pandasを使い表データから統計値を計算するほか、データから洞察を得る技法を説明する。

  • 演習

    演習を通してPandasの使い方に習熟する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• Python実習：Scikit-learn

  • Scikit-learn
  • 機械学習

  機械学習の代表的なライブラリであるScikit-learnの使い方を学び、基本的な機械学習モデルを実装する。

  Videos

  ／学習動画

  • 機械学習のワークフロー

    機械学習モデル開発の一般的な流れを解説する。

  • Scikit-learnによる機械学習実践

    Scikit-learnを使って機械学習モデルを実装する

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• 機械学習テーマ演習

  • 鉱業

  鉱業に関係のある3つトピックに対して機械学習モデルを適用し、実践的な機械学習モデルの開発に習熟する。

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  • 機械学習の特徴と鉱業での応用例

    機械学習の特徴と鉱業での応用例を説明するとともに、機械学習を実装するうえで留意する点について解説する。

  • 演習の概要

    機械学習モデル開発に習熟するため、鉱業に関わるデータを分析し機械学習モデルを開発する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• 地下労働環境におけるガスとダストのコントロール

  • 集塵装置
  • 粉塵濃度測定

  この講義では、地下労働環境における粉塵管理の重要性と具体的な対策について解説する。重力式、サイクロン、フィルタ、湿式スクラバー、電気集塵機などの異なる集塵装置の仕組みと適用範囲を説明し、コストや効率の観点から適切な選択方法を示す。さらに、粉塵濃度測定の方法として、サンプラー法と光散乱法の原理や特徴を比較し、個人用サンプラーによる作業者の暴露管理についても触れる。講義の最後には、理解度を確認するクイズを実施する。

  Videos

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  • 地下鉱山におけるガスとダストのコントロール

    この講義では、地下労働環境における粉塵管理について解説する。重力式、サイクロン、フィルタ、湿式スクラバー、電気集塵機の各集塵装置の特徴と適用範囲を説明し、粉塵濃度測定の手法としてサンプラー法と光散乱法を紹介する。最後に、学生向けのクイズを実施し、理解を深める。

  Lecturers

  ／講師

  • 菅井 裕一

    九州大学 工学研究院 地球資源システム工学部門 教授

• 地下鉱山におけるコミュニケーションシステム

  • Wi-Fi Direct
  • 電力線通信（PLC）

  講義は地下鉱山における通信システムの概要を紹介するものである。まず講師の経歴を説明し、南アフリカなどの鉱山訪問経験を基に、地下鉱山での通信の重要性と課題を説明する。地下環境では電波の減衰や狭い坑道の影響で通信が困難となるため、従来の有線通信やリーキーフィーダーの課題を指摘。続いて、Wi-Fi Directと電力線通信を組み合わせた低コストな通信システムの研究成果を紹介し、その実験結果やコスト削減効果について説明した。

  Videos

  ／学習動画

  • 地下鉱山におけるコミュニケーションシステムの紹介

    地下鉱山の通信システムについての導入を行う。講師の経歴紹介後、南アフリカなどの鉱山訪問経験を基に、地下通信の重要性や技術課題を説明。Wi-Fi Directと電力線通信を組み合わせた低コスト通信システムの研究成果を紹介する。

  Lecturers

  ／講師

  • 池田 啓

    旭川工業高等専門学校 システム制御情報工学科 准教授

• 休廃止鉱山管理の知見を活用した環境調和型鉱山システム

  • デジタルツイン
  • 環境調和型鉱業

  本講義では、日本の休廃止鉱山管理の知見を活用し、環境調和型の鉱山システム「スマートマイニングプラス」を紹介する。鉱業における環境負荷の低減と持続可能性の確保を目的に、AI、デジタルツイン、マルチモーダルセンシング技術を活用する。特に、カザフスタンの鉱山を対象に、鉱山排水や大気・土壌汚染の抑制に向けた取り組みを進める。さらに、鉱山開発と脱炭素社会の実現を両立するため、新技術を活用した鉱業の最適化や教育・人材育成の重要性についても議論する。

  Videos

  ／学習動画

  • カザフスタンSATREPSプロジェクトの紹介

    本講義では、日本の休廃止鉱山管理の知見を活用し、環境調和型の鉱山システム「スマートマイニングプラス」を紹介。AIやデジタルツイン技術を活用し、環境負荷を低減しつつ持続可能な鉱業の実現を目指す。

  Lecturers

  ／講師

  • 川村 洋平

    北海道大学 大学院工学研究院 教授

• 学生発表（1）

  課題に対する学生の発表

  Videos

  ／学習動画

  • 南アフリカにおけるクロム鉱層のブッシュベルト地化学データの分類における機械学習の応用

    南アフリカ・ブッシュベルト複合岩体のクロム鉱層の地化学データを機械学習で分類。Pythonを活用し、ランダムフォレストを適用。精度は69%で、外れ値除去やデータ拡充がさらなる精度向上の鍵となる。

  • 機械学習によるクロム鉄鋼の地球化学的分類

    機械学習を用いたクロム鉄鋼の地球化学的分類を試み、データ処理後にSVM・決定木・ランダムフォレストを比較。ランダムフォレストが最も高精度（92%）を達成し、地質探査の効率化に貢献可能と示唆。

  • ハイパースペクトル画像による鉄鉱床の品位評価

    ハイパースペクトル画像を用いて鉄鉱床の品位を評価。K-meansとSVMを比較し、SVMが高精度（98.6%）を達成。鉱石分類や環境負荷低減に有用で、探査や選鉱プロセスの効率化が期待される。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• 学生発表（2）

  課題に対する学生の発表

  Videos

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  • サンプルクラス分類、鉄鉱床の品位推定

    ハイパースペクトル画像を用いた鉄鉱床の品位推定とサンプル分類を実施。K-meansとSVMを比較し、SVMが高精度（99.6%）を達成。最適パラメータの選択が精度向上に重要で、鉱石評価の効率化に貢献可能。

  • 機械学習による発破のPPV推定

    機械学習を用いて発破による地盤振動のピーク粒子速度（PPV）を推定。複数の回帰モデルを比較し、スタッキング回帰が最適（決定係数72.3%）。環境影響評価や発破計画の精度向上に貢献。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

  • 大和田 済熙

    秋田大学 国際資源学研究科

• 天然資源と国際関係

  • エネルギー安全保障
  • 一帯一路
  • 再生可能エネルギー転換
  • 資源依存リスク

  本講義「天然資源と国際関係」では、地政学とエネルギー安全保障を中心に、国際関係における資源問題を考察する。地政学の基本概念や歴史的背景、マッキンダーやスパイクマンの理論を紹介し、エネルギー資源をめぐる国際関係の変遷を分析する。中央アジアのエネルギー地政学に焦点を当て、中国の「一帯一路」構想や資源投資、地域のエネルギー安全保障を議論する。さらに、再生可能エネルギー転換に伴う鉱物資源の重要性や、日本の資源調達における中国依存のリスクについて考察する。

  Videos

  ／学習動画

  • 天然資源と国際関係（1）

    地政学とエネルギー安全保障の基本概念が解説される。特に、地政学の歴史的背景、マッキンダーやスパイクマンの理論、エネルギー資源をめぐる国際関係の変遷が詳細に語られる。また、日本のエネルギー安全保障に関する課題や、中東の地政学的な重要性にも言及される。

  • 天然資源と国際関係（2）

    中央アジアのエネルギー地政学と安全保障を中心に議論が展開される。冷戦後の地域秩序の変化や中国の「一帯一路」構想による影響、中央アジア諸国への中国の経済・エネルギー投資が紹介される。また、再生可能エネルギー転換による鉱物資源の重要性の増加と、日本が直面する中国依存のリスクについても考察される。

  Lecturers

  ／講師

  • 稲垣文昭

    秋田大学 国際資源学研究科 教授

Staff／スタッフ

• 
  鳥屋 剛毅

  秋田大学 国際資源学研究科

  准教授
• 
  大和田 済熙

  秋田大学 国際資源学研究科
• 
  菅井 裕一

  九州大学 工学研究院 地球資源システム工学部門

  教授
• 
  池田 啓

  旭川工業高等専門学校 システム制御情報工学科

  准教授
• 
  川村 洋平

  北海道大学 大学院工学研究院

  教授
• 
  稲垣文昭

  秋田大学 国際資源学研究科

  教授

Competency／コンピテンシー

Contact／お問合せ先

秋田大学 国際資源学研究科 国際戦略担当
kokusaisenryaku@jimu.akita-u.ac.jp

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