第3回『機械学習を用いた生物画像解析』

※ 11/9 15:15頃に参加者各位にウェビナー URLを送信しております。 万が一、届いていない場合はお早めにご連絡下さい。ウェビナー開始後にご連絡を頂いても対応できない場合がございます。

【詳細】https://career.infomics.jp/events

【日時】2020年11月10日 (火) 19:30 ~ 21:00

【場所】Zoom ウェビナー（お申し込みいただいた方には、前日中にURLをお送りします）

【演題】『機械学習を用いた生物画像解析』

【概要】エルピクセル株式会社にて生物画像解析を行っておられる河合様をお招きし、①深層学習を用いた画像解析技術の生物学分野への応用と、②アカデミアからスタートアップにご就職されたキャリアパスについてご講演いただきます！バイオ×機械学習のテクノロジー領域に興味のある方、ディープテック・スタートアップへの就職に関心のある方はぜひご参加下さい！

【内容】 生物学の分野において、最近の顕微鏡装置の進歩により取得画像データが爆発的に増加したことで、画像解析技術の必要性が増してきています。近年、機械学習、主にディープラーニング (深層学習) が飛躍的発展を遂げ、ヒトの認知機能に迫る、または課題によってはヒトを上回る成績を収めるまでになったことで、生物学の分野でも、深層学習は画像をはじめとしたデータ解析への応用が期待され、実際に活用されつつあります。深層学習技術は多くの場合に一般画像に対して使われていますが、同じ手法が顕微鏡画像解析にも使用できます。そこで本講義では、 簡単に深層学習を用いた画像解析技術の一般的な紹介をしつつ、生物学の分野においてどのように応用されているのかを紹介します。

【対象】

・スタートアップに関心のある博士・ポスドク

・バイオ×機械学習に興味のあるIT系エンジニア

・プログラミングを身に付けたいバイオ系学生

・その他テーマにご興味のある方

【スピーカー】河合宏紀（エルピクセル株式会社）

東京大学大学院新領域創成科学研究科 博士課程修了。博士(生命科学)。東京大学大学院薬学系研究科にて特任研究員として神経幹細胞の研究に従事。その後エルピクセル株式会社に入社。主に深層学習を用いた生物画像の解析に従事。元々Wet系だったが、画像解析の必要性・重要性を感じ博士課程後半から画像解析技術の取得・開発を開始。現在は東京大学で客員研究員としても活動。

【モデレーター】馬渕晋吾（株式会社ALDOCK）

2009年大阪大学工学部卒、2011年東京大学大学院修了。エンジニアとしてIT企業に勤務後、2016年にリキッドバイオプシースタートアップである株式会社ALDOCK設立。

【キーワード】顕微鏡画像／生物学／深層学習／機械学習／ディープラーニング／細胞／オルガネラ／Python

【参加費】無料

【申込締切】2020年11月8日 (日) 23:59

【注意事項】お申し込みいただいた方には、前日11/9中にZoom URLをご登録いただいたメールアドレス宛にお送りします。万が一、11/10 0:00になっても届かない場合はお早めにご連絡下さい。ウェビナー開始後にご連絡を頂いてもご返信できない場合がございます。