スタンダードコース
本プログラムの4連系大学と理化学研究所のデータサイエンス教育プログラムを基盤とした、AI教育に主眼を置いたコース。
受講方法
講義の受講（リアルタイムオンライン講義とオンデマンド配信）
履修科目
必修科目45コマ
レギュラトリーサイエンス（5コマ）
生命倫理、研究倫理など医学研究において必須の基盤知識を習得する科目。
- 公正研究
- 生命倫理
- 情報セキュリティ
- 利益相反
ハードウェア総論（10コマ）
データ取得と実装に関するハードウェア知識の習得を目指す科目。
本プログラムの連携研究企業はモノづくり企業が多く、企業との共同研究で必要な最低限の最新ハードウェア知識を習得する。
- CPU/GPU
- スーパーコンピューター
- Dynamic Reconfigurable Processor [DRP]
- Programmable Logic Device [PLD]
- Field Programmable Gate Array [FPGA]
- 生体センシング
- アンビエントセンシング
- IoT技術
ソフトウェア総論（15コマ）
主成分分析などの古典的統計学と古典的機械学習から汎用AIモデル構築手法を習得する科目。
- 画像処理
- 波形解析
- 特徴量抽出
- 機械学習
- ニューラルネットワーク
- 深層学習基礎
- データクレンジング
- データベース（SQL等）
重点7領域の共通基盤技術（15コマ）
深層学習の実践的理解を目指す科目。一部実習を行う。
- 研究デザイン
- 統計・数理解析
- プログラミング（Matlab/Python/R等）
- AI 開発環境およびライブラリ活用 (iPython/Jupyter/Anaconda/Matlab Simulink/Rstudio/Neural Network Console/Digits/Keras/Tensorflow/Caffe/Torch7/pytorch/Chainer/Theano/CNTK)
- 深層学習の実践的理解（レイヤー/関数/最適化/重み/正則化/モデル評価）
修業年限
1年間
履修認定
45コマの講義への1/2以上の出席と各講義終了後のレポート提出を必須とする。
大学院特論履修認定について
2021-03-09
AI-MAILs履修生のみ、オンライン講義された一部の講義をオンデマンドで公開されます。
オンラインで受講できなかった場合でも、オンデマンドで受講し、事務局へ申請することにより、大学院の特論履修認定を受けることができます。
修了者のキャリアパス・人材イメージ
臨床経験に基づく臨床ニーズを情報学研究者や企業研究者と共同、もしくは単独でAI開発に展開できる医療人材と非医療人材。
履修対象者
●医師・看護師・診療放射線技師・臨床検査技師・理学療法士・作業療法士・薬剤師の国家資格を持つ医療従事者
●将来もしくは現在、医学・医療・創薬・医薬機器・健康管理を専門とする非医療従事者
●名古屋大学・岐阜大学・名古屋工業大学・名城大学・理化学研究所・連携企業に所属する方
●これら4大学・理化学研究所のPIの推薦を受けた外部アカデミア領域の方も対象とします。
推薦状ダウンロード（4大学、RIKEN,関連企業所属者は不要）
