コニカミノルタ科学技術振興財団助成事業 深層学習実践セミナー

この度,コニカミノルタ科学技術振興財団の支援をいただき,医用画像情報学会主催の深層学習実践セミナーを開催します.
皆様,ご参加をご検討ください.

(開催の目的)
深層学習を用いた医用画像認識や画像処理の方法を,1日かけてしっかり学ぶことを本講座の目的とします.学生,若手研究者,診療放射線技師,医師などを対象に,深層学習に関連する技術を広め,医療に役立つ研究を支援します.

(開催の意図)
本講座の意図は,研究および個人の勉強の支援です.企業に所属の方が参加する場合には,業務とは直接関係なく,個人の勉強/研究の範囲,さまざまなきっかけとして意図してください.

(想定する参加者)
プログラミングの経験は多少あるが,深層学習についてのプログラムにまだ触れたことがない,もしくは,始めたばかりである,やってみようと思うが,データの扱い方などがよくわからない,そのような初学者を主な対象とします.その他,最近,やり直したい,新しい環境を学んでみたい,深層学習を自分のPCで実現したい,という方も歓迎です.

(参加者の持ち物)
参加者は,ノートPCを持参して講座に参加します.受講後もご自身のPCで実践できるように工夫します.メモリーが8GB以上(できれば16GB)のWindows10のPCが必要です.GPUは不要です.

(開催日時)
2020年度は2回の開催を予定します.

(過去の開催)
第4回:2019年11月8日(金曜日)(終了しました:東京都内にて開催)
第3回:2019年 6月8日(土曜日)(終了しました:岐阜市内にて開催)
第2回:2018年11月17日(土曜日)(終了しました:岐阜市内にて開催)
第1回:2018年 6月30日(土曜日)(終了しました:岐阜市内にて開催)

(第4回・会場)
大阪大学東京オフィス 多目的室1・2
(〒100-0013 東京都千代田区霞が関1-4-1 日土地ビル10階)

(参加費)
当日,会場で現金にてお支払いください.
一般(会員:5,000円/非会員:10,000円)
学生(会員:2,500円/非会員:5,000円)
会員を対象に実施しますが,非会員様も受講いただけます.当日,医用画像情報学会へご入会いただければ,会員料金で承ります.当日,オンラインでの入会届けの提出をお願いします.日本放射線技術学会会員のみなさまは,会員料金でご参加いただけます.当日,受付にてその旨をお伝えください.

(募集人数)
各回20名程度.
お申し込み人数によっては,予約締め切り後にお断りする場合があります.原則,医用画像情報学会の会員を優先とします.また,申し込み時にお願いするプログラミングに関する経験に応じて,関係者で協議の上,大変心苦しいのですが,お断りの連絡をさせていただく場合があります.

---参考---
(第4回スケジュール)
10月31日:予約受付終了

11月 1日:参加予定者に事前準備の資料を配布(PDFを配布)
講座前日まで:各自のPCで事前セットアップ

11月 8日:講座開催(大阪大学東京オフィス)
/東京都内です・お間違いのないようにお願いします

11月 8日:午後5時半から午後7時半 懇親会(希望者のみ)

(講座の概要:現時点での予定です.変更になる可能性があります.第3回の内容とほぼ同じです)
(受付開始:9:40)
10:00 教育講演(45分)
Deep learningの現状.
講師:藤田広志(岐阜大学名誉教授,医用画像情報学会名誉会長)

10:50 課題1:人工ニューラルネットワークの基礎と画像の分類(1時間)
これまでのANNとCNNの違いの理解.ネットワークのモデルを作成する.画像を分類する.

(12:00 -13:00 昼食)

13:00 課題2:画像の領域抽出・領域分割(1時間)
CNNによる領域抽出/U-Netの利用/GS試作.

14:00 課題3:画像の生成,分析(1時間)
AutoEncoderによる解析/次元圧縮/超解像

15:15 課題4:画像からの数値予測(回帰)(1時間)

16:15 課題5:異常検知(30分)

16:45 自由演習/質問会/まとめ/補足

17:00 終了

17:30 意見交換会/懇親会(希望者) 19:30終了予定

(運営スタッフ)
李,山本,藤田,石田,原



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