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医学AIセミナーは、医学AI大学院コース在籍大学院生の教育について中心的役割を果たす。各自のテーマに関する発表・討議に加えて、理化学研究所革新知能統合研究センターや産総研人工知能研究センター等の外部専門機関、メディカルAI学会等の関連学会から、大学院生のテーマに関連する研究を行っている講師の講演を聞き、最先端の知見に触れる。
This course plays a central role in education of graduate students belong to Medical AI course.
In addition to the presentations and discussions on their own themes, students will attend the lectures from instructors, who conducts research related to the student’s own themes, from RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Artificial Intelligence Research Center, Japanese Association for Medical Artificial Intelligence, etc, and obtain latest knowledge.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
本演習の目的は、以下の２つである。
①大学院生が現代経済学（近代経済学）の最先端の研究に触れることにある。外部講師の研究発表が主である。また、セミナーに参加した際にはセミナー内、もしくはセミナー後にコメントや感想を口頭・文書で作成する。
The purpose of this course is to expose graduate students to the latest intelligent research in modern economics. The main focus is on presentations by external speakers. Additionally, when attending seminars, students are expected to provide oral or written comments and feedback either during or after the seminar.
②本セメスターで修士論文を提出する大学院生は自分の研究論文の中間発表を行う。
Graduate students who will submit their master's thesis in this semester will give an interim presentation of their research paper.
本演習の目的は、以下の２つである。
①大学院生が現代経済学（近代経済学）の最先端の研究に触れることにある。外部講師の研究発表が主である。また、セミナーに参加した際にはセミナー内、もしくはセミナー後にコメントや感想を口頭・文書で作成する。
The purpose of this course is to expose graduate students to the latest intelligent research in modern economics. The main focus is on presentations by external speakers. Additionally, when attending seminars, students are expected to provide oral or written comments and feedback either during or after the seminar.
②本セメスターで修士論文を提出する大学院生は自分の研究論文の中間発表を行う。
Graduate students who will submit their master's thesis in this semester will give an interim presentation of their research paper.
基礎・臨床検査学の現状から、分子遺伝学・ゲノム科学の臨床検査学への応用に至るまでを学ぶ。
Series of lectures on laboratory medicine, molecular biology, hematology, pathology, immunology, endocrinology etc. and presentation by graduate students themselves.
医学AIに関する文献を精読し、内容をまとめて発表する。また、他者の発表を評価する。これらの活動を通じて、論文読解・講演発表・質疑応答の能力を修得する。
Thoroughly read literature on medical AI, summarize its content, and make presentations. Additionally, evaluate presentations by others. Through these activities, aim to develop skills in paper comprehension, public speaking, and question-and-answer sessions.
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
農学研究科大講義室などで毎週水曜日午前に行われている大学院生化学合同講義を受講し、評価に合格すれば本講義の単位が取得できる(状況によっては、オンライン講義で行われる)。各教官による生物化学、分子生物学、細胞生物学、分子遺伝学など、医・薬・理・農・工分野の最先端生物分野関連研究を紹介し、生物化学・分子生物学・細胞生物学 ･ 分子遺伝学、分子神経生理学等への理解を深めることに主眼をおく。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
The credits of this lecture will be obtained by attending Tohoku University Joint Lectures on Biochemistry which will be held in every Wednesday morning in the Faculty of Agriculture (or online), and fulfilling the requirements. The biological field-related research in the fields of medicine, medicine, science, agriculture, and engineering, such as biochemistry, molecular biology, cell biology, and molecular genetics, is lectured in omnibus format.