10:30-12:00　　講義「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。

12:00-13:00　　昼食

13:00-14:30　　講義「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。

15:00-17:00　　実習「Python+Tensorflowを用いた実習」　講師：渡邉博文（神戸大学計算科学教育センター）

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。

参加ご希望の方は、下記アドレスまで以下の内容をご通知ください。
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。

【申込アドレス】　deep-learning@eccse.kobe-u.ac.jp

※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」
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講義のみを申し込みます。
・氏名：
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※講義と実習参加希望の場合 　→定員に達しました。
件名：「実習参加希望　計算生命科学の基礎Ⅳ特別編」
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講義と実習を申し込みます。
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