画像部会では,深層学習に興味を持たれている“未経験者”を対象として,放射線技術学におけるディープラーニング研究を始めるために必要な環境設定や,手法について体験していただくセミナーを開催してきました.今回は,深層学習・生成系AIに興味をお持ちの“プログラミング初心者,未経験者”を対象として, Python(PyTorch)によるプログラミングの体験を目的としたセミナーを開催します.昨年に続き,今年もオンラインにて参加していただけます.より多くの会員の方にご参加いただき,深層学習をご自身の研究に活用いただけましたら幸いです.

日時 2024年9月8日(日)10:00~15:00(休憩1時間)
会場 WebexによるWEB実施(小倉記念病院からの遠隔配信)
対象者 深層学習を少し勉強してみたが,実際にプログラムを組み,深層学習の研究を始めてみたい方
(初心者を対象としたPythonの初歩的な内容となります)
定員 40名
参加費 会員 5,000円  非会員 11,000円
内容 以下の講義/演習を予定しています(※内容は変更になる可能性があります).
    【予習講義動画】Python・PyTorchと深層学習の基礎,他
    【当日講義】Pythonと深層学習・生成系AIの基礎,他
    【当日演習】PyTorch (Google Colaboratory)を用いて,
    − Pythonと深層学習の基礎
    − 生成モデルを用いた医用画像の作成
 (CT画像を用いた低線量画像から高線量画像の作成等))
    − ChatGPTを用いたプログラムの作成方法について
    【復習講義動画】深層学習研究の方法論・評価法について,当日のダイジェスト,他
講師 山本めぐみ(広島国際大学),篠原範充(岐阜医療科学大学),佐保辰典(小倉記念病院),
平原大助(学校法人原田学園),寺本篤司(名城大学),中山良平(立命館大学),
馬場祥吾(鹿児島医療技術専門学校)
参考図書 福岡大輔,藤田広志
「2020-2021年版 標準 医用画像のためのディープラーニング: 入門編」オーム社
申込方法 会員システム『RacNe(ラクネ)』にログインしてお申し込みください.
非会員でもご利用いただけます.
申し込み手続きをする前に,申込の手順をご一読ください.
※お申し込み後,登録確認メールを受信できない場合は,お問い合わせください.
※申し込み締め切り後に受講の可否について連絡がない場合は,お問い合わせください.
※メールが届かない場合,迷惑メールフォルダに入っていないかご確認ください.
オンラインセミナー利用規約を遵守してください.
※セミナー参加費については原則,返金できませんので,予めご了承ください.
申込期間 2024年6月10日(月)正午 ~ 8月31日(土)18:00(先着順)
注意事項 演習にあたり,以下の環境が必要になります.
   Google ColaboratoryとWEB会議システム(Webex)を実行できるPCとインターネット
回線.
   各自Googleアカウントの取得とGoogle Chromeブラウザが必要.
   ①とは別にWEB会議システム(Webex)が動作するマイク搭載のコンピュータまたは
タブレット端末があると便利です.(受講画面参照用)
   予習動画をご覧の上,当日ご参加をお願いいたします.(必須)
   上記の図書は自習用の参考資料です.(必須ではない)
     
問合先 山本 めぐみ(広島国際大学)  E-mail m-yamamo@hirokoku-u.ac.jp