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X-WR-CALDESC:colabとKerasによる肺(CT)のセグメンテーション入
 門ハンズオン#1
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SUMMARY:colabとKerasによる肺(CT)のセグメンテーション入門
 ハンズオン#1
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79785
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nディ
 ープラーニングでセグメンテーションを扱えるように
 なりたい人向けの勉強会です。\nCT画像を使って肺の領
 域をセグメンテーションする実習です。\nセグメンテ
 ーションを始めてみたいという方のために、無料のハ
 ンズオン開発講座をご用意いたしました。\n環境はGoogl
 e社が提供するColaboratory（以下colab）にアクセスした画
 面で行います。\ncolab によりテキストを読みながら、
 実習を行うことができるGPU環境を誰でも扱えるように
 なりました。\n環境の概観を確認したい方は、まずは
 以下の公式サイトにアクセスしてみてください。  \n\n
 環境：https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb\n\nハ
 ンズオンではcolab上でソース記述済みの環境を実行し
 ます。そのため、プログラム経験がない方でも実習を
 行うことができます。\n特別講演として、放射線治療
 における輪郭抽出と題しまして、\n東海大学医学部付
 属八王子病院放射線治療科\n二上　菜津実先生 \nによ
 るご講演を予定しております。先生は放射線治療人工
 知能研究会にて活動しております。放射線治療への人
 工知能応用に関する事業を行い、関連する各種学会、
 企業等の団体との連携を図るとともに放射線治療の発
 展に寄与することを目的とした活動をされています。\
 nこのハンズオンをお勧めする方\n\nあまりプログラミ
 ング経験がないがセグメンテーションの概要を知りた
 い\n予めプログラムが記述・実行できますので、雰囲
 気を掴むことができます。\n実習ではコピー＆ペース
 トによるプログラムの改良ができます。\nディープラ
 ーニングの入門は学んでおり、セグメンテーションは
 初めてだが学びたい\n実習では、セグメンテーション
 のためのモデルを解説します。\n医療向けのAIを学ぶと
 っかかりをつけたい\n肺のCT画像を使った実習を行いま
 すので、そのようなデータでどのようなことができる
 かを実感いただけます。\n\n講習概要\n\n学習形態：オ
 ンライン講習会\nレベル：やや応用\n開催言語：日本語
 \n持ち物：PC + Googleアカウント  \n場所：自宅（Zoom）\n
 講師：二上　菜津実先生、MasamichiYagi@JDLA E資格合格者\n
 \n学習目標＜本講座で得られること＞\n\nKerasを使った
 セグメンテーションの概要を説明できる  \n学習を成功
 させるコツを理解できる\n\n開場時間と時間割り\n\n\n\n
 時間\n概要\n内容\n\n\n\n\n14:00\n開場\n待機ルームの会場
 時間です。\n\n\n14:00-14:05\n事前案内\nハンズオンの趣旨
 説明\n\n\n14:05-14:35\n二上先生講演\n放射線治療における
 輪郭抽出\n\n\n14:35-14:50\n質疑応答・休憩\n\n\n\n14:50-16:20\n
 セグメンテーションの実習\nAIRT Lungデータセットと小
 さなU-Netによる肺の領域検出\n\n\n16:20-16:35\n質疑応答\n\n
 \n\n16:35-16:45\nアンケート記入\n\n\n\n16:45-17:30\n懇親会\n参
 加者間での親睦を深め、個別課題や今後に向けてのデ
 ィスカッションを予定しています。\n\n\n\nZoomの部屋の
 ご案内\n\nご参加いただいた方に個別にご連絡します。
   \nご連絡は前日夜9時〜当日になります（受付終了後
 ）。  \n申込者以外への共有はご遠慮ください。  \n欠
 席なされる方は必ずご連絡をお願いします。\n無断欠
 席が続く場合、参加をお断りする場合もごさいます。
 ご了承ください。\n\n事前に予習しておくとよいこと\n
 実習ではPythonを使います。以下のサイトで無償のPython
 のe-Learningを受講いただけます。\n* AIdemy コース一覧\n
 ボランティアの募集\n本ハンズオンは慈善活動として
 活動しています。\n私達はディープラーニングの技術
 を広める活動にご協力いただける方を随時募集してい
 ます。\n運営のお手伝いからでも構いません。専門分
 野に関する講演の活動でも構いません。幅広くお手伝
 いいただける方を募集しています。\nボランティア申
 請はこちらのGoogleフォームからお願いします。\n今後
 の予定\n中級編の学習目標\n\n分類・回帰を扱えるよう
 になる\nベクトルデータ（テーブルデータ）での学習
 を行うことができる\nベクトルデータ（テーブルデー
 タ）の前処理ができる\nNN Playground を参考にベクトルデ
 ータのデータ拡張ができる\n2次元CNNにより画像データ
 での学習を行うことができる\n2次元CNNの転移学習がで
 きる\nRNN\, LSTM\, GRUを使えるようになる\n時系列データ
 を扱うことができるようになる\nRNN\, LSTM\, GRUを使った
 テキスト生成や数値予測を行うことができる\n1次元CNN
 により時系列データの扱いの幅を広く扱えるようにな
 る\n3次元CNNにより、映像データ・CTデータを扱うこと
 ができるようになる\nニューラルネットワークの分岐
 ・結合ができるようになる\nニューラルネットワーク
 の結合により、複数の特徴を利用した学習ができるよ
 うになる\nニューラルネットワークの学習した特徴を
 可視化できる\n超解像ニューラルネットワークを作成
 できる\nノイズ除去ニューラルネットワークを作成で
 きる\n\n参考情報\nJDLA合格者による推薦書籍・Web情報\n
 これから書籍やWebで勉強をされる方は、JDLAに合格した
 先達が勉強されている方法が参考になると思います。\
 nお問い合わせ\nDL Techボランティア事務局
LOCATION:オンライン
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