セミナー ディープラーニング deeplearning 人工知能 ai 機械学習 バイオ

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セミナー ディープラーニング deeplearning 人工知能 ai 機械学習 バイオ


*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★ご要望にお応えし大阪開催!大阪大学 三宅教授が徹底解説。
★注目のディープラーニングは産業に活用できるのか!?バイオメディカル分野への応用を中心に基礎からお話します!

ディープラーニングの特性・使い方と

バイオメディカルを中心とした応用技術

【大阪開催】

講師

大阪大学 基礎工学研究科・機能創成専攻 教授 三宅 淳 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご経歴:
 1975年 大阪大学理学部化学科 卒業
 1980年 大阪大学大学院理学研究科博士後期課程(生物化学専攻)修了 理学博士
 1980年 通商産業省(技官:工業技術院・微生物工業技術研究所配属)
 1992年 同・産業技術融合領域研究所
 2001年 (独)産業技術総合研究所(組織再編による名称変更)
 2007年 同・セルエンジニアリング研究部門 部門長
 2009年 大阪大学大学院・基礎工学研究科・機能創成専攻・教授
現在に至る

○学内兼任
 大阪大学グローバルコラボレーションセンター教授
 大阪大学太陽エネルギー化学研究センター教授

○現職兼任
 IEA-HIA-Task34(国際エネルギー機関・水素実施協定・バイオ水素分科会)共同委員長
 台湾・Feng Chia大学客座教授
  水素エネルギー協会評議員
 文理シナジー学会理事
  アジアバイオ水素国際学会(ABHL)・議長
 国立研究開発法人・産業技術総合研究所・名誉リサーチャー
 ルーマニア国 Cluj-Napoca工科大学 名誉教授

■ご表彰歴(代表的なもの):
 1991年 科学技術庁長官賞(研究功績者表彰)
 1997年 通商産業大臣賞(研究業務優秀者表彰)
 2002年 国際水素エネルギ-学会Akira Mitsui記念賞(第1回バイオ部門大賞)
 2007年 第15回化学・バイオつくば賞(共同受賞)
 2011年 生物工学会 論文賞(共同受賞)
 2012年 Best Paper Award, Biosensors 2012 (May 20, 2012) (共同受賞)
 2013年 大阪大学総長表彰

■ご専門および得意な分野・研究:
 人工知能、遺伝子解析、細胞工学、バイオエネルギー

■本テーマ関連学協会でのご活動:
 招待講演:CBI学会幹部会、化学フェスタ、日本医師会、創薬シーズ相談会 国際ナノバイオシンポジウム、etc

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日時・会場・受講料

●日時 2017年2月10日(金) 12:30-16:30
●会場 [大阪・堺筋本町]大阪産業創造館5階 D研修室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

●録音・撮影行為は固くお断り致します。
●講義中のパソコン・携帯電話の使用はご遠慮下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー開催にあたって

■はじめに:
 ディープラーニングと呼ばれる人工知能が自動運転技術などで応用され、注目を集めている。碁で人間のチャンピオンに圧勝したことも記憶に新しい。この技術は、バイオテクノロジーや医学に大きな影響を与えるポテンシャルを有している。例えば、画像解析で、X線写真から極微小な癌を見つけ出す技術は実用を目指した開発段階にある。バイオ分子への応用も始まろうとしている。遺伝子やタンパク質の人工知能による分類は、構造から機能を推定するのに大きな役割を果たす。X線結晶構造の成果を応用して、未知タンパク質を推定したり、細胞内の遺伝子や分子の相互作用(機能ネットワーク)を示して癌などの疾病の分子的治療が可能となるかもしれない。バイオはいわゆるビッグデータの宝庫である。ディープラーニングは解析的な法則性で理解しきれていない対象においても識別が期待できる手法であり、バイオとは相互に強い関係を生じるであろう。数学的解析、物理法則といった、我々が当然と考えてきた科学の方法とは異なった技術の方法を与える可能性があることを付記したい。

■受講対象者:
 ・研究開発を始めたばかりの方から、ある程度の研究経験を経た方
 ・業務に活かすため、知見を得たいと考えている方
 ・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です

■必要な予備知識:
 何も知らない方でも、そのレベルに応じて理解できるようになります。

■本セミナーで習得できること(一例):
 ・使える分野がわかる、使い方がわかる
 ・応用分野、応用用途などにヒントが得られる
 ・人工知能と物理など伝統的な科学技術方法の違い。
  適用できるところとできないところの違いがわかる
 ・人事採用の参考になる

プログラム

1.人工知能の産業・経済的影響
 1)産業応用・健康産業応用
 2)医療ビッグデータに関連するサービス、機器、システムの国内市場
 3)世界の新技術
 4)世界のベンチャー
 5)日本のベンチャー

2.人工知能の概観
 1)人工知能には原理の異なる2種類がある
 2)HintonらによるAutoencoder
 3)NHK-阪大福島教授によるCNNの開発
 4)GPUの発達によって可能となった技術
   ―GPUコンピューター
 5)驚きの応用:
  a)九州諸都市から鹿児島市の気温を予測
  b)世界の24都市から秋田県酒田市の気温を予測
  c)テロリストの歩行を、通常人と区別する 
 6)自作GPUコンピューターとプログラム

3.産業技術への応用
 1)使える領域と今後の推移
 2)従来技術との違い
 3)第4次産業革命と言われるのは何故か

4.バイオメディカルへの応用
 1)医療画像への応用
  a)CNN法による幹細胞の分化誘導と癌細胞識別
  b)8K TVと人工知能を用いたガン手術の画期的改良
  c)人工知能を用いたMRIおよびCT画像の解析
 2)遺伝子解析への応用
  a)遺伝子シークエンスをディープラーニングで解析する方法
  b)Auto encoderによるジカウイルス等の分類
  c)認識の形成と応用
  d)バクテリア・ウイルスの分類
   ・感染症菌のAutoencoder解析
   ・産業用微生物のAutoencoder解析
  e)ウイルスの分類
   ・インフルエンザウイルスの解析
   ・2009年インフルエンザパンデミック時の世界伝播
  f)大規模遺伝子の解析
   ・ミトコンドリアDNAの解析
   ・ヒト遺伝子・染色体の解析への応用
  g)タンパク質の解析
   ・ヒト抗体の解析ー創薬への応用可能性の研究
 3)ディープラーニングのバイオメディカル応用
  a)バイオ・メカ融合による医療機器開発可能性

5.日本と世界の比較
 1)日本、世界との比較
 2)進出著しい中国
 3)IoT、Industry4.0との関連、次世代産業技術の俯瞰
 4)人材育成のポイント

<質疑応答・個別質問・名刺交換>

■ご講演中のキーワード:
 ディープラーニング、写像、遺伝子、遺伝子解析、細胞、ウイルス、癌化、動画解析

セミナー番号:AC170233

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