日本医学放射線学会 日本医用画像人工知能研究会（JSAIMI）主催
人工知能・機械学習・ディープラーニングの進歩は著しく、画像診断領域においてもすでに様々な技術が導入されつつあります。今後、人工知能・機械学習に関する知識や技能は、画像診断医に求められるスキルの一つとなると思われます。
このような現状を踏まえ、日本医用画像人工知能研究会（JSAIMI）では、人工知能・機械学習・ディープラーニングの経験、知識をもつ画像診断医の育成、スキル向上を目的として2019年9月1日に以下の要項で“第2回 画像診断のためのディープラーニング・ハンズオンセミナー”を開催致します。
人工知能・機械学習・ディープラーニングに興味のある先生方の参加をお待ちしております。
2019年9月1日（日）午前 9 : 00 ～ 午後 5 : 00（開場 8 : 30）
TKP新大阪ビジネスセンター
大阪府大阪市淀川区西中島5-13-9 新大阪ＭＴビル１号
https://www.kashikaigishitsu.net/facilitys/bc-shinosaka/access/
日本医学放射線学会 会員
日本医学放射線学会代議員の推薦があることが望ましい。
http://www.radiology.jp/member_info/news_member/20171110_02.html
40名
実習1ではSony Neural Network Console (NNC) Windows版を使用します。NNCが動作するWindows 8.1 64ビット版またはWindows 10 64ビット版が動作するノートPCを持参していただく必要があります。また、ご自身でメールアドレス等の情報をソニーネットワークコミュニケーションズ社に登録し、NNCをインストールしていただく必要があります。NNCについて https://dl.sony.com/ja/ をご参照ください。
実習2ではOracle VirtualBox上のUbuntu Linuxイメージを使用します。VirtualBoxが動作する64ビット版WindowsノートPCを持参して頂く必要があります（VirtualBoxはMacでも動作しますが、実習1のNNCにはMac版はありません）。実習に使用するVirtualBoxが動作するかどうかのチェックについては こちら 。
また、NNCおよびVirtualBoxをインストール、実行できるだけの空きストレージ容量およびメモリ容量を備えたPCを持参して頂くことが必要です（目安: 空きストレージ容量 40GB以上、メモリ容量 8GB以上）。
5,000円
以下の申込みフォーム（Word書類）に必要事項を入力の上、下記までメール添付で送信ください。
お申込みフォーム（Word書類）お申込みフォーム送信先
ml.radiology2018@gmail.com
メール送信後3日以内に受領メールが届かない場合には、事務局までお問い合わせください。
2019年8月9日（金）正午
現在受付を延長しています。
満席となりましたため受付を締め切りました。
日本医用画像人工知能研究会（JSAIMI）事務局
東京大学医学部 放射線医学講座内
〒 113-8655 東京都文京区本郷7-3-1
TEL : 03-5800-8666（医局直通）FAX : 03-5800-8935
ml.radiology2018@gmail.com