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．
参加登録・詳細は，専用ウェブページ（ http://mii-sci.jp/handson/ ）をご覧ください．
（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）
第４回：２０１９年１１月８日（金曜日）（東京都内／千代田区霞ヶ関にて開催）
（過去の開催）
第３回：２０１９年 ６月８日（土曜日）（終了しました）
第２回：２０１８年１１月１７日（土曜日）（終了しました）
第１回：２０１８年 ６月３０日（土曜日）（終了しました）
（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．
（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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