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日本放射線技術学会からのお知らせ「オンライン 第45回医用画像処理プログラミングセミナー〜「生成系AI」で画像生成とプログラミングにチャレンジ！〜」に関して
[2024.6.12]
日本放射線技術学会が「オンライン 第45回医用画像処理プログラミングセミナー〜「生成系AI」で画像生成とプログラミングにチャレンジ！〜」に関して発表した。
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いたします。
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． |
| ① | 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． |
|
| ② | 各自Googleアカウントの取得とGoogle Chromeブラウザが必要． | |
| ③ | 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) |
|
| ④ | 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） | |
| ⑤ | 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 |
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