受講方法

• • 費　用　：　無料です！（AI-MAILs企画は特記がない限り無料です！）
  • 対象者　：　AI-MAILs履修生
    　　　　　[MATLAB基礎①]　（全3回）プログラミングの経験が少ない方、苦手な方
    　　　　　[MATLAB基礎②]　（全２回）言語を問わずプログラミング経験のある方
    　　　　　[MATLABデータ前処理と抽出]　（全１回）信号処理をデータ解析に役立てたい方
    　　　　　[MATLAB深層学習]　（全２回）画像データに対していディープラーニングを適用できるようになりたい方
    　　　　　[MATLAB機械学習]　（全２回）数値データに対して機械学習を適用できるようになりたい方
    　　　　　
  • 定　員　：　各コース２０名
  • 日　程　：　MATLAB基礎①　5月19日、26日、６月2日（金）
    　　　　　　MATLAB基礎②　6月20日、27日（火）
    　　　　　　 MATLABによるデータ前処理と機械学習による特徴抽出　7月25日（火）
    　　　　　　 MATLABによるディープラーニング　8月18日、8月25日（金）
    　　　　　　 MATLABによる機械学習アルゴリズム理論入門実習　9月19日、9月26日（火）
    
  • 締　切　：　
  • 時　間　：　9:30～17:30
  • 応募方法： MATLABハンズオン実習申し込み
    
  • 各コースについて

  【MATLAB基礎①】

  　[目的] - 基本的なデータ解析を題材としてMATLABプログラミングを習得します。
  　[前提] - MATLAB初心者、データ解析初心者
  　　　　　 MATLAB以外のプログラミング言語の経験も少ない方、苦手な方
  　[内容] - データの読み込み・ベクトル・行列・テーブル・データ解析・条件処理・繰り返し処理・関数の作成
  　[習得できるスキル] - MATLABの基本的なプログラミングスキル
  　　　　　　　　　 　- 初歩的なデータ解析
  　[備考] - 本来の3日間コースとして実施。習熟度を高めるために演習を2日コースより豊富に行います。
  　　　　また、習得が難しいトピックは特に時間をかけて丁寧に進めます。

  
  

  【MATLAB基礎②】

  　[目的] - 基本的なデータ解析を題材としてMATLABプログラミングを習得します。
  　[前提] - MATLAB初心者、データ解析初心者
  　　　　　 Excelを使って簡単な計算や図表の描画ができる方
  　[内容] - データの読み込み・ベクトル・行列・テーブル・データ解析・条件処理・繰り返し処理・関数の作成
  　[習得できるスキル] - MATLABの基本的なプログラミングスキル
  　　　　　　　　　 　- 初歩的なデータ解析
  　[備考] - 本来3日間のコースを2日間にカスタマイズ。
  　　　　3日コースと比べると演習に取り込む頻度、扱う演習問題の数が少なくなります。
  　　　　また、習得が難しいトピックにかける時間は3日コースと比べると相対的に少ない時間となります。

  
  

  【時系列データの前処理t機械学習による特徴抽出】

  　[目的] - 各種信号処理技術を学びデータ解析の前処理の段階で利用します。前処理したデータを用いて人間の行動を分類予測するモデルを構築します。
  　[前提] - 1次元の生体信号を扱うなど信号処理をデータ解析に役立てたい方
  　　　　　 第1回、又は第2回のセミナーか実習のいずれかに参加している方が望ましい
  　[内容] - 信号アナライザーによる信号データの可視化・調査、フィルター処理、補間処理、サンプリング処理、予測モデル構築
  　[習得できるスキル] - 信号処理による前処理スキルと前処理後の信号データの活用
  　[備考] - 人間の生体信号データを使用します

  
  

  【MATLABによるディープラーニング実習】

  　[目的] - GPUの搭載された環境で画像データを題材として転移学習から学び始めます。続いて分類ネットワーク、回帰ネットワークの構築およびオブジェクト検出ネットワークの利用方法を習得します。
  　[前提] - 初めてディープラーニングをされる方から最新の研究事例について知りたい方
  　　　　　 第1回あるいは第2回のセミナーか実習のいずれかに参加している方が望ましい
  　　　　　 本実習では画像データに対するディープラーニングを扱います。
  　[内容] - 転移学習、学習の実行、学習オプションの調整、分類ネットワーク、回帰ネットワーク
  　[習得できるスキル] - ディープラーニングによる画像分類・回帰スキル
  　[備考] - 数値データではなく画像データを扱います。

  
  

  【機械学習アルゴリズム理論入門実習】

  　[目的] - 身体測定データ、人間の行動を計測したセンサーデータなどを用いて機械学習全般を学びます。
  　[前提] - 初めて機械学習をされる方から、アルドリズムの中身について知りたい方
  　　　　　 第一回あるいは第二回のセミナーか実習のいずれかに参加している方が望ましい。
  　　　　　 本実習では数値データに対する機械学習を扱います。
  　[内容] - 教師無し学習：クラスタリング、教師無し学習：分類、教師あり学習：回帰、教師無し学習：異常検知
  　[習得できるスキル] - 機械学習による解析スキル
  　[備考] - 数値データを使用します。画像データは使用しません。

  
  

  ★マスワークス社のクラウドにあるMATLABにアクセスして操作するため、インターネットに繋がる環境であればご自身のパソコンにMATLABがインストールされている必要はありません。ただし、受講者は事前に接続テストを行って頂く必要があります（受講決定後にマスワークス社からのメールでお知らせします）。また、講師が説明する画面を見ながらMATLABに入力するため、ご自身で使うPCの他に講師の説明を見るためのモニターもしくはタブレットがありますと、より快適に実習を受けることができます（これは必須ではありません）。

  ★本実習には Windows 環境が適しています。Macではなく出来る限りWindowsでご参加ください。マスワークス社のオンライン環境接続時に動作が重い場合は、可能であればWIFI接続ではなく有線LANケーブル接続への変更をご検討ください。

  ★*初めてハンズオン実習に参加する方は事前接続テストに必ずご参加ください。過去にハンズオン実習の事前接続テストに参加した方は、受講環境に変更がない限り再度事前接続テストに参加いただく必要はございません。

  
  

  ★全コース受講を含めて複数コースの受講が可能です。

  ★メディカルAI学コースのセミナー（17:00開始）である
  　　「データ解析の基礎セミナー」5月11日(木）
  　　「AIに必要な数学そうざらい90分セミナー」6月22日（木）
  　　「MATLABによる信号処理およびAI適用事例紹介セミナー」7月6日（木）
  　　「MATLABによるディープラーニングセミナー」8月10日（木）
  　　「MATLABによる機械学習セミナー」9月7日（木）
  　　の内容が、それぞれ実習とリンクしています。

応募方法： MATLABハンズオン実習申し込み

問い合わせ先　:　事務局（ai-mails の後ろに@をつけて med.nagoya-u.ac.jp）