計算生命科学の基礎Ⅴ 特別編
2018年度遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎Ⅴ」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２」を実施します。講義は、生命科学における最新の人工知能研究の動向について、実習はCheminformaticsとBioinformaticsを題材とした簡単なPythonプログラムの実行と解説を行います。
生命科学のためのディープラーニングチュートリアル2
日時
2018年9月25日（火）10:30～16：30
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＜講義＞インターネット接続で、どなたでもご参加いただけます。
＜実習＞会場である神戸大学計算科学教育センターにお越しいただける方。生命科学分野での機械学習を学びたい初心者の方。
■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：20名、申込先着順
■プログラム
| ＜講義＞ | |
| 10:30 -12:00 | 「生命科学分野における深層学習技術」 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得られているが、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。本講義では化合物構造グラフを扱うGraph convolution技術やタンパク質立体構造を扱う3次元畳み込みネットワークなど、創薬応用を中心とした生命科学分野向けの最新の深層学習技術について解説を行う。 |
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| ＜実習＞ | |
| 13:30 -16:30 | 「Python+TensorFlowによる実習（生命科学の分野での機械学習）」 講師：渡邉 博文（神戸大学）、TA：鈴木 洋介（神戸大学）、八木 学（理化学研究所） |
AI分野でよく使われるPythonとTensorFlowを使って、ニューラルネットワークによる予測モデルの作成を学ぶ。ケムインフォマティクス分野からは、フィンガープリントを用いた化合物の薬物動態パラメータに対する予測モデルの作成、バイオインフォマティクス分野からはペプチドの2次構造予測の初歩的な問題に取り組む。データの前処理から、学習モデルの作成、モデルの評価までを取り扱う。生命科学分野での機械学習の初歩を学びたい方を対象とする。 |
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■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。 インストールは事前に配布する資料に従って実施していただきます。
■申し込み方法
参加ご希望の方は、こちらからお申込みください。→終了しました。
■Webサイト
http://www.eccse.kobe-u.ac.jp/distance_learning/life5_deep-learning2/
■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
