広報・アウトリーチ活動

計算生命科学の基礎Ⅳ 特別編

2017年度遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎Ⅳ」の特別編として「生命科学のためのディープラーニングチュートリアル」を実施します。

 生命科学のためのディープラーニングチュートリアル

日時

2017年9月19日(火)10:30~17:00

場所
神戸大学計算科学教育センター セミナー室208
http://www.eccse.kobe-u.ac.jp/access/
※講義のみ参加の場合は、遠隔からインターネット受講が可能です。
開催概要
■受講資格
どなたでもご参加いただけます。

■参加費
無料

■定員
講義:遠隔講義で行うため、インターネット受講により参加登録いただいたすべて の方が受講できます。
実習:10名、申込先着順

■プログラム
<講義>  
10:30 -12:00 「生命科学におけるAI研究の現状」 講師:石田貴士(東京工業大学)
  複雑で原理の解明が困難な現象を扱う生命科学の分野では、タンパク質の2次構造予測を筆頭に機械学習などの人工知能(Artificial Intelligence, AI)の技術が利用されてきた。近年、深層学習の登場により画像認識や自然言語処理などで劇的な改善がえられ、自動運転などの技術が現実のものとなりつつあるが、生命科学の分野でも深層学習は大きな威力を発揮しつつある。本講義では最新の事例を含め生命科学分野におけるAI技術の応用例を概観する。
   
13:00-14:30 「ディープラーニングの計算原理」 講師:種石慶(理化学研究所)
  いまやディープラーニング技術は抽象化の進んだフレームワーク等で提供され、専門家 でなくとも使える環境が整ってきた。その一方で、抽象化に隠された原理を知ることも、効率的なチューニング、さらには応用範囲を広げるために重要である。本講義ではディープラーニングの原理について、それを可能にする計算技術と共に紹介する。
   
<実習>  
15:00-17:00 「Python+Tensorflowを用いた実習」 講師:渡邉博文(神戸大学) 
  現在、人工知能(AI)の分野は注目を集めており、無料で使えるライブラリをインーネットからダウンロードし、Pythonというプログラミング言語を用いて入門者でも簡単に学習を始めることが可能である。この実習では、Python言語とGoogleが開発しているTensorflowというライブラリを用いて、簡単なプログラムの実行と解説を行い、ニューラルネットワークによる画像認識の課題に取り組む。


■講義について
講義は会議システムWebEXを使用して配信します。 お申し込みいただいた方には、開催日前日に招待メールを送付させていただきます。メールの内容に従って講義にご参加ください。

■実習について(実習参加者のみ)
実習は神戸大学計算科学教育センター セミナー室208で行います。 WindowsパソコンにTensorflow(CPU版)をインストールし実習を行いますので参加者自身でノートPCを持参してください。

■申し込み方法
参加ご希望の方は、deep-learning@eccse.kobe-u.ac.jp まで以下の内容をご通知下さい。 実習にご参加の場合は、招待メールを印刷の上、直接講義会場にお越しください。→ 終了しました。

・講義のみ参加希望の場合
件名 「講義参加希望 計算生命科学の基礎IV特別編」
  ==================
 講義のみを申し込みます。
 ・氏名:
 ・所属:
 ・電話番号:
 ・メールアドレス:
==================
   
・講義と実習参加希望の場合
件名「実習参加希望 計算生命科学の基礎IV特別編」
  ==================
 講義と実習を申し込みます。
 ・氏名:
 ・所属:
 ・電話番号:
 ・メールアドレス:
==================

■主催
神戸大学計算科学教育センター

■お問合せ先
神戸大学計算科学教育センター 事務局
電話: 078-599-6720 メールアドレス: deep-learning@eccse.kobe-u.ac.jp

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