医療AI講座

医療AI講座

医療分野における機械学習活用を体系的に学ぶ

近年、医療分野においてもAI活用が進んでいます。例えば、CT画像やX線画像のような医用画像を対象とするタスクにおいては、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の技術が活用されています。

医療分野のデータは、個人情報であることが多く、データの利用にあたっては、個人情報保護法をしっかりと確認し、倫理面にも配慮する必要があります。

本講座では、医療分野において用いられるAI技術だけでなく、AI技術を活用する際に関わる法律や倫理までを体系的に学びます。

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


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

  • 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

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

ライブ配信eラーニング
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
  • 事前学習
    • 座学編:3時間
    • MONAIハンズオン編:2時間
  • ライブ講義3時間
料金 275,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 事前学習動画
  2. ライブ講義
  3. 講座資料
  4. チャット質問対応

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
    • 座学編:3時間
    • MONAIハンズオン編:2時間
料金 275,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
  3. チャット質問対応
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
お見積り請求についてのお問い合わせはこちら
見積り請求

※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

座学編

  • 第1章 医療AI概論
  • 第2章 テーブルデータ系タスク
  • 第3章 画像系タスク
  • 第4章 医療AI倫理
  • 第5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 概要
  • 第2章 MONAI Label
  • 第3章 MONAI Core
  • 第4章 MONAI Deploy

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

カリキュラム詳細が知りたい方はこちら
お問い合わせ

法人研修のご相談はこちら
※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

ライブ配信eラーニング

オンライン講座:ライブ配信形式

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。
※申込締切日は、1/20(金)です。

第1期

2023/1/27(金)13:00 〜 16:00
講師:佐野 博之小縣 信也

オンライン講座:eラーニング形式

随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
※本オンライン講座は、2023年1月中旬頃の受講開始を予定しております。

講師:小縣 信也


次回開催日程のお知らせをご希望の方はこちら
お問い合わせ

講師紹介

  • 佐野 博之

    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。

  • 小縣 信也

    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。
更新日:2022.11.20

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