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計算生命科学の基礎V 特別編

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

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」の開始に先立ち、特別編チュートリアルを実施いたします。

前半に生命科学における最新の人工知能研究の動向について講義を行い、後半は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。

・実習テキストがダウンロード可能になりました(受講登録者のみ、PW有)(9/28up)。

・配信テスト、接続方法等について追加しました(9/11up)。

 

日程 2018年9月25日(火)10:30-12:00(講義のみ)、10:30-16:30(講義+実習)
場所

神戸大学計算科学教育センター 208セミナー室【アクセス

講義のみの参加の場合は、インターネット受講が可能です。

プログラム

10:30‐12:00 講義「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。

(今年度の石田先生の講義は、昨年度、話しきれなかった最新の内容をたっぷりとお話しくださいます。)

12:00‐13:30 昼食

13:30‐16:30 実習「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(神戸大学計算科学教育センター)、TA:鈴木洋介(神戸大学計算科学教育センター)、八木学(理化学研究所計算科学研究センター)

【実習環境の設定】(受講登録者のみ) 【実習資料①】(受講登録者のみ) 【実習資料②】(受講登録者のみ)

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。

講義・実習について 【講義】
講義は会議システムWebExを使用して配信します。
お申込みいただいた方には、開催前日に招待メールを送信します。メールの案内にしたがって講義にご参加ください。

【実習について】
実習は、神戸大学計算科学教育センターにて行います。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、ノートPCをお持ちください。(インストールは配布資料に従って事前に実施)
WebEx接続方法・配信テスト等

【配信テスト日時】9月19日(水)17:00~18:00

アクセス用URLが記載された招待メールは、【前日】に送信されます。招待メールが届かない場合や、うまく接続できない場合は、計算科学教育センター事務局(deep-learning@eccse.kobe-u.ac.jp )までお問合せ下さい。


【WebEx接続方法】ご確認ください。PDF

【受講上の注意】ご確認ください。PDF

【接続エラーへの対処方法】ご確認下さい。PDF

参加資格 【講義】インターネット接続で、どなたでも受講できます。

【実習】会場である神戸大学計算科学教育センターに直接、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を対象とします。
参加費 無料
定員 【講義】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】先着20名で申し込みを締め切りました。ありがとうございました。
問合せ先 神戸大学計算科学教育センター 事務局
T:078-599-6720 M:deep-learning@eccse.kobe-u.ac.jp
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