Course

メディカル AI 専門コース

対象者

・AIについて基礎から学びたい、研究活動などにAIを取り入れたいといった学生の方・業務の改善や研究などにAIを活用するための基礎力を身につけたい方、メディカルAIの資格を取得したい方・医療機器の開発や業務の改善のために、AIに関する知識を医療の文脈で学びたい方

Summary

サマリー

所要時間

約8時間

費用

0円

形式

e-ラーニング

事前予習

脱ブラックボックスコース

受講環境

・Google Colaboratory ・macOS / Windows を搭載したパソコン

Value

研修の特徴

最新の AI 情報を画像解析に加えゲノム配列解析、心電図の異常検知、血液の顕微鏡検査まで実装を学べるコースです。一般社団法人日本メディカル AI 学会とキカガクが組み、医療領域での AI 実装をエンジニアとビジネスの視点で作成された内容です。

Goal

研修の到達点

・医療領域での AI 実装のための知識を習得できている状態・医療現場で用いる画像処理技術を把握できている状態・心電図などの波形データに対するアプローチを把握できている状態

Time Schedule

スケジュール

約 8 時間

▪畳み込みニューラルネットワーク・データセットの準備/ネットワークの定義と訓練・実践編：CIFAR10 ・性能改善：ネットワーク多層化/ファインチューニング/データ拡張 ▪遺伝子情報の配列解析・問題設定・環境構築とデータセットの確認/データセットの定義・ネットワークの設計：Squeeze Block/ Dilated Block ・モデルの訓練・最適化のカスタマイズ ▪モニタリングデータの時系列解析・問題設定とデータセットの確認・データセットの前処理/ネットワークの定義と訓練・残差学習/不均衡データの取り扱い・ノイズ除去による前処理 ▪MRI 画像のセグメンテーション・問題設定・データセットの確認/Dataset クラスの定義・ネットワークの定義と訓練・性能改善：転置畳み込み/U-Net ▪血液の顕微鏡画像からの細胞検出・問題設定・データセットの確認/Dataset クラスの定義・Faster R-CNN/ネットワークの定義と訓練・評価指標・性能改善：データ拡張 ▪特別講演・法律・生命倫理・サイバーセキュリティ

Q&A

よくある質問

Q
初学者でも受講できますか？

まずはディープラーニングの全体像を体系的に学習する「脱ブラックボックスコース」からご受講ください。「脱ブラックボックスコース」が難しいと感じる方は、「Python＆機械学習入門コース」からご受講ください。

Q
研修資料に視聴制限はありますか？

本講座の資料は半永久的にご視聴いただけます。

Q
質問の対応はできますか？

本講座の質問対応は実施しておりませんのでご注意ください。

Q
メディカルAI学会公認資格の資格証について

日本メディカルAI学会公認資格は「脱ブラックボックスコース」、「メディカルAI専門コース」のテストへ合格いただくことで取得可能となっております。詳細は URL にてご確認ください。 https://www.kikagaku.co.jp/faq/medical-ai/n97lr8fdi27