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医療AI講座
医療AI講座のうち、第1章の一部の動画が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約20分相当）
- 第1章 医療 AI 概論
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- 医療AIに関する知識や技術
医療現場のデータを用いたデータ分析やAI開発ができるようになります。
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Python プログラミングの基礎知識 (機械学習のためのPython入門講座 修了相当)
- PyTorch プログラミングの基礎知識 (ディープラーニングのためのPyTorch入門講座 修了相当)
- 機械学習アルゴリズムの基礎知識＋実装経験 (現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
- ディープラーニングの基礎知識(現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当)
- ターミナルおよびコマンドプロンプトの基礎的な操作方法 (機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座 修了相当)
推奨スキル
- 物体検出やセグメンテーションの実装経験
講座の特長
- NVIDIA（エヌビディア合同会社）監修
- 医療AIを体系的に学べる
- 医用画像向けフレームワークであるMONAIを体系的に学べる
- 菱洋エレクトロ株式会社（NVIDIA国内正規代理店）制作協力
こんな方におすすめ
- 現役のデータサイエンティストで、医療分野におけるAIに興味がある人
- 現役の医療従事者で、データ分析やAIに興味がある人
- 現役の医療機器系企業の開発者で、データ分析やAIに興味がある人
NVIDIAとは
NVIDIA
NVIDIAは、GPU を世界ではじめて開発し、その優れた演算能力は、グラフィックス、科学技術計算、AIに広く活用されています。また、統合開発プラットフォームも提供することで、輸送、ヘルスケア、製造などの産業におけるコンピューティングの課題解決を加速させています。
講座概要
| 講座名 | 医療AI講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：ライブ配信形式 Zoomを利用してライブ配信形式でリアルタイムに受講いただけます。ネット環境のある場所であればどこからでも受講可能です。 |
| 講座時間 |
|
| 料金 | 275,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
※「MONAI編」は講座資料のみの提供となります ライブ講義では、質問会を中心に復習やポイント解説を行います。ライブ講義当日までに事前学習動画を確認の上、ご参加ください。 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
| 定員 | 25名（最少催行人数10名） |
| 講座名 | 医療AI講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 講座時間 | 動画講義5時間 |
| 料金 | 275,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
※「MONAI編」は講座資料のみの提供となります |
| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
カリキュラム
本編
- 第1章 医療 AI 概論
- 第2章 医療 AI の事例
- 第3章 医療 AI の開発に用いられるデータ
- 第4章 医療 AI における機械学習タスク
- 第5章 医療 AI で使用される機械学習技術
- 第6章 テーブルデータを用いたノートブック演習
- 第7章 画像データを用いたノートブック演習
- 第8章 医療 AI に関わる法律
- 第9章 医療 AI と倫理
- 第10章 医療 AI に関する課題と可能性
MONAIハンズオン編
- 第1章 [MONAI Label] 環境構築
- 第2章 [MONAI Label] 基本操作
- 第3章 [MONAI Label] セグメンテーション
- 第4章 [MONAI Core] 2D 画像処理
- 第5章 [MONAI Core] 3D 画像処理
- 第6章 [MONAI Core] 処理の⾼速化
- 第7章 [MONAI Core] 連合学習
- 第8章 [MONAI Deploy] 画像処理アプリの作成
- 第9章 [MONAI Deploy] 画像分類アプリの作成
- 第10章 [MONAI Deploy] セグメンテーションアプリの作成
- 第11章 [MONAI Deploy] 推論サーバの作成
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
ライブ配信形式第1期お申し込み者限定！
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講師紹介
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2013年3月、名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻 博士後期課程修了。学生時代の専門領域はWebデータマイニング。博士（工学）取得後、通信会社の研究所に就職し、約6年にわたり様々な機械学習案件に従事。2019年6月、データ分析・AI案件受託のための株式会社を設立。
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兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.9以上
- Windows8以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上
事前準備
- ハンズオンにてGCPを用いるので、GCPアカウントをご用意ください。
