春の学校の受講者の声 – AIシステム医科学@東京科学大学 (Science Tokyo, Shimizu Lab)

2月募集開始、3月下旬ハイブリッド (対面+オンライン) 実施の「バイオメディカルAI春の学校」について、過去の参加者の感想・コメント等のメッセージを掲載しております (原文のまま、web掲載に同意をいただいております)。

バイオメディカルAI春の学校2026

バイオメディカルAI春の学校に参加し、非常に濃密で刺激的な時間を過ごすことができました。なかでも強く印象に残っているのは、午後の実践的なハンズオン実習です。Project 3では、Qwen2.5を使ったAIエージェントの構築を体験しました。ちょうど自分のワークステーションにQwenをインストールしてローカルLLM環境を整えたばかりだったこともあり、「あの機能がこう使えるのか」という発見が次々と訪れ、気づけばあっという間に時間が経っていました。自律的に動くAIエージェントという概念は、すでに自分のプロジェクトへの応用を考え始めています。 Project 4の分子ドッキング演習も刺激的でした。以前MDシミュレーションを触ったことがあったので多少の親しみはあったのですが、Pythonと強化学習を組み合わせて疑似MD的な分子生成・最適化を行うアプローチは、自分の中の理解を一段階引き上げてくれるものでした。そして今回の最大の収穫は、情報科学の最先端を生命科学に持ち込むことの破壊力を肌で感じられたことだと思っています。Final Lectureで、2Dから3Dへの拡張技術を内視鏡データへ応用するアイデア、可変長という特性を活かしたフローマッチングLLMの可能性、AlphaEvolveの発想をAMPの進化アルゴリズムに転用する構想、量子コンピューターで確率的に阻害化合物を大量生成するアプローチ——紹介された論文のひとつひとつが、新しい問いを連れてくるようでした。既存の生命科学ツールを使いこなすことはもちろん大切ですが、情報科学の潮流に常に目を向けておくことの重要性を、今回ほど実感したことはありません。基礎から最先端の応用まで一気に駆け抜けるこのセミナー、参加を迷っている方がいれば、ぜひ背中を押させてください。by 学部生

今回「バイオメディカルAI春の学校」に参加し、AIの基礎から最新研究、さらに医療応用まで幅広く学ぶことができました。全体として、ある程度機械学習に触れた経験があるとより理解が深まり、楽しめる内容だと感じましたが、基礎的な部分も丁寧に説明していただけるため、初学者にとっても良い学びの機会になっていると感じました。講義の中では、LLM（大規模言語モデル）の仕組みや限界、そしてそれをツールと組み合わせて拡張する「AIエージェント」の考え方が特に印象に残りました。単なる理論だけでなく、「実際にどう使うか」という視点で説明されていたため、研究や実務への応用を具体的にイメージすることができました。プロジェクトでは、医療画像に対してSegment Anything Model（SAM）を用いた解析を体験し、実際にコードを動かしながら学習の様子や精度の変化を確認できたことが非常に印象的でした。モデルがどのように画像を理解していくのかを可視化しながら学べたことで、機械学習の理解が一段深まったと感じています。また、量子コンピュータに関する講義やプロジェクトにも触れることができ、「名前は知っているがよく分からない」という状態から一歩進んで理解する良い機会になりました。さらに、最終講義では最新のAI研究や論文の紹介があり、AI分野の進展の速さと可能性に大きな刺激を受けました。特にAIエージェントや自動化された研究（いわゆるvirtual lab）の話は印象的で、今後の研究スタイルそのものが変わっていく可能性を感じました。一方で、内容のレベルは比較的高く、特にエキスパート向けの講義では難しさを感じる部分もありました。しかし、その分知的好奇心を強く刺激される内容であり、「もっと勉強したい」と思わせてくれる非常に良い機会だったと感じています。総合的に見ると、医療や生命科学分野でAIに興味がある方、あるいはこれからAIを活用した研究を行いたいと考えている方にとって、非常に価値のあるセミナーだと思います。基礎から応用、さらには最前線の研究までを一度に学べる貴重な機会でした。 by 社会人 (医療専門職)

東京科学大学清水研究室が主催する「AI春の学校2026」に参加した。本研究室は設立間もないながら医療AI分野で着実に実績を積み重ねており、日本でもトップクラスの医療AI研究力を有する印象を受けた。本講習では、テーブルデータ解析や画像AIに加え、創薬AIや量子科学まで幅広いテーマが扱われた。特に、タンパク質構造解析から薬剤設計、抗体とのドッキングシミュレーションに至る一連の流れは、自身の専門とは異なる分野でありながらも理解しやすく説明されており、医療AIの裾野の広さと将来性を実感する機会となった。このように初学者にも配慮された体系的な講義を受けられる機会は、医療分野においては貴重であると感じた。一方で、テーブルデータや画像AIに関しては、より実践的な内容に踏み込むか、あるいは基礎により特化するか、もう少し焦点を絞る余地があるとも感じた。テーブルデータや画像系に関しては、医療AI専門ラボでなくてもある程度の知識を有している人が多いと考えられ、特にこのような講義に自分から参加する層に関しては基礎的な内容はコンパクトに絞ることも選択肢かと思われた。限られた時間とリソースの中で幅広い内容を提供する難しさは理解できるが、学習効果を最大化するためにはテーマ設定の明確化については改善の余地があると考えられる。また、博士課程の学生による研究発表は、最前線の取り組みを知る上で非常に有意義であり、個人的にはさらに時間を割いてもよいと感じた。研究室全体の方向性やトップラインを把握できた点も、本講習の大きな価値であった。総じて、本講習は医療AIの基礎から応用までを俯瞰できる充実した内容であり、非常に満足度の高い経験であった。by 大学院生 (博士課程)

昨年の夏の学校に続き、今回の春の学校にも参加させていただきました。普段はML/AIエンジニアとして働いていますが、生命科学・医療領域へのAI応用についてはまだまだ知見が浅く、体系的に学べる場を求めていました。夏の学校で基礎を固めた上で、今回のエキスパートレベルに挑戦できたのは非常に良い流れでした。今回の春の学校では、SAMのfine-tuningからReActエージェントの実装、RL分子生成、量子機械学習まで、普段の業務では触れる機会のないドメイン特化の応用を一日で幅広く体験できました。AIエンジニアとして技術的な素地はあるつもりでしたが、医療画像のHU正規化やLipinski則、QUBO定式化など、ドメイン知識がなければ始まらない場面が数多くあり、改めて領域知識の重要性を痛感しました。講師の方々が「QEDだけでは実験化学者に信頼されない」「Bio AIエージェントはまだデモと実用の間に大きなギャップがある」と率直に語ってくださったことも、現場感覚を知る上で大変貴重でした。何より感謝しているのは、このような質の高い学びの場を一般に広く公開してくださっていることです。朝から夕方まで丸一日、最前線の内容をGoogle Colabで全員が再現できる形で提供してくださるまでの準備を想像するだけでも頭が下がります。配布されたノートブックや資料は注釈も丁寧で、講義後も復習や応用に十分活用できるものでした。夏の学校・春の学校を通じて、自分の技術を生命科学・医療分野でどう活かせるか、具体的な道筋が見えてきました。来年の参加を迷っている方には、まず夏の学校から飛び込んでみることを強くおすすめします。by 社会人 (企業)

本イベントに参加し、非常に有意義な時間を過ごせたことを大変嬉しく思います。私はこれまで、AIに関する基礎的な知識は多少持ち合わせていたものの、ケモインフォマティクスという分野については全くの未経験でした。しかし、本イベントを通じて、バイオメディカル研究の最前線でAIがどのように活用されているのか、その具体的なプロセスを鮮明にイメージすることができました。講義の内容は非常に専門性の高いものでしたが、ケモインフォマティクスの初歩的な概念から始まり、AIや量子機械学習の応用、さらには最新の創薬AIのトレンドに至るまで、極めて論理的かつ順序立てて解説していただきました。そのおかげで、未経験の私でも知識のギャップを埋めながら、終始知的好奇心を刺激され、興味深く拝聴することができました。計算科学が創薬のスピードをいかに加速させているのかを実感できました。また、Slackを活用したコミュニケーション形式も非常に効果的でした。講義の合間に投稿される、現場の第一線で活躍されている参加者の方々の鋭い視点やコメントは、教科書的な知識を超えた生の実践知として、大変勉強になりました。今回の学びを機に、今後は自身の専門性と創薬AIの接点についてもさらに深く探究していきたいと考えております。by 学部生

東京科学大学の皆様、この度は大変勉強になる講義をしていただき、誠にありがとうございました。私は普段、心電図や超音波、MRIなどの医療画像を専門に扱っておりますが、今回の講義を通じて、これまでの自身の知識や視野を大きく広げる貴重な機会となりました。特に、医療AIの最前線に触れることで、自分の研究分野が今後どのように発展していくのかを具体的にイメージすることができました。中でも印象的だったのは、Fine tuningに関する内容です。日本には医療画像データが豊富に存在する一方で、研究利用にはさまざまな制約があり、データを十分に活用しきれていない現状があります。そのような中で、基盤モデルを活用し少ないデータでも高精度なモデルを構築できるFine tuningの考え方は非常に革新的であり、「限られたリソースでもできることがある」という点に強い可能性を感じました。これは今後、自分の研究にも積極的に取り入れていきたいと感じています。また、実際にハンズオン形式で体験できた点も、本講義の大きな魅力であったと感じました。理論だけでなく、実際に手を動かしながら理解を深めることで、AIモデルの仕組みや応用方法についてより実感を持って学ぶことができました。特に、医用画像のセグメンテーションにおいても、基盤モデルをFine tuningすることで高い性能を引き出せることを体験できた点は非常に有意義でした。さらに、創薬に関する講義も大変興味深く拝聴しました。AIエージェントが化合物の設計や最適化を自律的に行う事例などは非常に印象的であり、従来は人手に大きく依存していた創薬プロセスが大きく変わりつつあることを実感しました。特に、新たな抗生剤の開発といった社会的意義の大きいテーマにAIが貢献している点に、強い魅力と将来性を感じました。加えて、LLMやAIエージェントに関する講義では、単なるモデルの活用にとどまらず、ツールの利用や記憶の仕組みを組み合わせることで、より高度な知的システムが実現されることを学びました。今後は単一のモデルだけでなく、複数の技術を統合したアプローチが重要になると感じました。今回の春の学校を通じて、医療AIはすでに実用段階に入りつつある一方で、データの制約や制度面など、乗り越えるべき課題も多く存在することを改めて認識しました。しかし同時に、それらの課題を技術的工夫によって乗り越えていく可能性も強く感じることができ、大きな刺激を受けました。最後に、このような充実したプログラムを企画・準備してくださった東京科学大学の皆様に、心より御礼申し上げます。本講義で得た知識と経験を、今後の研究・実務に活かしていきたいと考えております。誠にありがとうございました。by 社会人 (医療専門職c)

夏の学校に引き続き参加させていただきました。今回の春の学校も前回同様に非常に内容の濃い一日でした。春の学校は、医療・生命科学分野におけるAIをさらに深く学ぶための上級レベルの講座であり、私の知識では、難易度の高さを実感する場面も多くありましたが、その分、医療×AIの最先端の取り組みの一端に触れることができたと感じています。今回もGoogle Colab上で実際にコードを動かしながら学ぶ形式でしたが、オープンソースのLLMをダウンロードしてfinetuningに挑戦するなど、夏の学校以上に高度なハンズオンが用意されていました。講義で学んだ内容をその場で自分の手で試し、結果を確認しながら理解を深められたことで、単に知識として知るだけでなく、高度なAI技術をより身近なものとして感じることができました。内容も非常に幅広く、血糖予測、CT画像のセグメンテーション、LLMのfinetuningやBio AI Agentの構築、さらにはAI創薬や量子コンピュータにまで及びました。通常のセミナーではなかなか触れることのないテーマや、自分の関心領域だけでは出会いにくい分野をまとめて学ぶことができ、分野横断的にAIを見渡す視点を得られたように思います。また、講義や実習は要点が明確で、難しい内容についても「何をしているのか」「なぜその処理が必要なのか」が丁寧に示されていました。上級者向けの内容でありながら、学習の道筋がよく設計されていたことは、プログラムの大きな魅力だと感じています。このような貴重な機会を準備し、運営してくださった清水先生、そして研究室の先生方に、深く敬意を表するとともに、心より感謝申し上げます。by 大学院生 (博士課程)

今回参加させていただきありがとうございます。私自身、医療画像の領域にいて、Project2のみに領域が重なっているということでしたが、AIエージェントから量子コンピュータ・量子機械学習の基礎から、普段触れないたんぱく質の分子構造や遺伝子情報などの情報への応用を学ぶことができ大変有意義な時間となりました。Final Lectureで伊東様がおっしゃられていたように、遠い分野にかかわることで新しいアイデアの創出することを感じました。また、遺伝子やたんぱく質などのミクロな情報は私の領域でも用いることが多々ありますので、その勉強としても大変有意義になりました。量子機械学習においては、やはり前提知識がなかったためか、どのように有用性があるのかを原理から実装までで理解と実装を通しても理解しにくい部分がありました。私自身も論文等を読み、学習しようと思います。本日は、朝9時から18時までありがとうございました。by 大学院生 (修士課程)

本プログラムでは、AIや先端技術に関する内容を網羅的に学ぶことができ、大変有意義でした。特に、LLMにおける推論の仕組みや、医療AIがどのような原理で動作しているのかについて理解を深めることができた点が印象に残っています。これまで断片的にしか理解していなかった内容を体系的に整理できたことは大きな収穫でした。また、量子コンピュータを用いた学習や解析手法についても触れることができ、新しい視点を得ることができました。私はロボティクスや材料分野を専門としていますが、量子コンピュータによるデータ解析や最適化のアプローチは非常に興味深く、今後の研究への応用可能性を感じました。異なる分野の知識に触れることで、自身の専門を相対化し、新たな研究の方向性を考える良い機会となりました。by 学部生

貴重な勉強会を開催していただき、ありがとうございました。内容に興味を持ち、今回参加させていただきました。講義内容は、幅広い分野におけるAI研究を始めるためのもので、座学とプログラムの解説を通して実践的に学ぶことができました。実際にプログラムを動かしながら学べたことで理解しやすく、結果が出るまでの一連の流れを知ることができた点が特に印象的でした。内容が非常に充実していたため、講義時間内だけでは細かな部分まで十分に理解しきれなかったものの、資料もとても充実しており、今後見返しながら理解を深め、自分の研究にも生かしていきたいと感じました。待ち時間にも丁寧に解説していただき、長時間の勉強会でしたが最後まで興味深く参加することができました。無料で受講できるとは思えないほど内容が充実しており、大変有意義な機会でした。by 大学院生 (修士課程)

Short TalksやFinal Lectureにおいて最新の研究内容を交えた生命科学の話題を説明していただけて，とても勉強になった。情報科学的な観点と生命科学研究のつながりを垣間見ることができた。また，講義の演習においては難解なトピックについて適度に内容を簡略化して説明がなされたりするなどして，講義のメインテーマを理解しやすい構成となっていてわかりやすかった。立体構造を用いないドッキングAI創薬は，内容がとても難解であったが，機械学習などの情報科学的な側面と生命科学研究の融合領域を間近に感じ取ることができて，非常に勉強になった。AIエージェントを用いた研究は自分はほとんど知らない領域であったが，解像度を高めることができ，今後の勉強の指針となった。by 学部生

非常に学びの濃い時間でした。夏の学校よりも一段階レベルが上がり、かなり事前知識が必要なのかと思いましたが、そこまでAIの知見に自信がない方でも非常に学びになる時間だったと感じます。もちろん事前にAI(特にLLM・AIエージェント)の基礎を理解しておくとさらに深い問いにたどり着くことが可能だとは思いますが、扱っているテーマが非常に面白いことと、理解しておくべきモデルの特徴や技術選定の観点を整理してくださっていたため、知見がない領域でもついていくことができました。by 大学院生 (修士課程)

私は社会人大学院4年目で卒業予定です。卒業後も研究を続けていきたいと考えておりますが、もう少し自分の研究の幅を広げる必要があるとも考えております。そこで今回のセミナーで大変勉強になりました。機械学習による予測、医療画像セグメンテーション、AI創薬など、分かりやすかったです。大学院卒業後は国内もしくは海外留学を考えており、バイオインフォマティックスの分野を検討していきたいと思います。休日にも関わらず、ご講演ありがとうございました。by 大学院生 (博士課程)

夏の学校に引き続き対面で参加させていただきました。まず、夏の学校では扱われていなかった量子コンピュータの講義は大変勉強になりました。講義の途中からついていけなかったので、帰ってから勉強させていただきました。配布資料に内容がわかりやすくまとめていただいており、復習には困りませんでした。このようなきっかけがなければ重い腰が上がらなかったので、よい機会となりました。また、2026年の展望の講義も大変勉強になりました。取り上げられていた論文の中には知らなかったものもあり、今後ぜひ読んで勉強したいと思いました。情報収集は以前よりも簡単になっているとはいえ、自分のアンテナがはれていない分野については十分に情報を拾えていないことも実感しました。対面参加の方々も様々なバックグラウンドをお持ちで、研究の話や今後の進路についてお話することができ、有意義な時間を過ごせました。また、清水先生や講義をご担当いただいた先生方には、大変ご親切に質問対応して頂きました。ありがとうございまし。by 学部生

医療×AIの最前線に触れたくて参加しましたが、想像以上に自分で手を動かして、モデルの挙動が変わる瞬間を体感できる濃密なプログラムでした。最も印象的だったのは、運営や研究室に所属されている方々の研究内容です。生命科学や医学の深い専門性、情報科学系の高度な知見までを学習し、自身の領域に応用している姿には大きな衝撃を受けました。単に「AIを使える」レベルではなく、両方の領域を深く理解して新しい価値を創造している姿は、これからの医療者に求められるロールモデルそのものだと感じました。一方で、量子コンピュータの講義などは非常に難易度が高く、正直に言って「超初心者」には厳しい時間もありました。しかし、ドッキングシミュレーションの限界をどう計算機科学で突破するかという、創薬の未来に直結する議論は、今の医学教育では決して味わえない刺激的なものです。医療×AIに少しでも興味を持っている方にこそ、ぜひ参加してほしいです。理論の先にある、実装につながる環境がここにはあるように感じました。医学生としても、データサイエンスの武器を持つ重要性を再認識した最高の春休みになりました。by 学部生

春の学校で勉強になったことは，大きく分けて2つあります．まずは，バイオメディカル領域固有の問題意識や技法を学べることです．たとえば少数の画像サンプルから学習したりLLMを医学・生命科学研究に特化させたりしようと思うと，学習済みのモデルをfine tuningすることとなります．そのような例を複数，ハンズ・オンで体験することができました．そしてもう一つ，生命科学の領域に限定されない最先端のAI利用を学べることも勉強になりました．紹介されたAI創薬やAI Agent開発の技法を見ていると，枯れた技術を持ち込むのではなく，情報科学分野の最新技術を貪欲に取り入れて研究が推し進められている様子がよく分かりました．紹介された論文のうち半分くらいが生命科学ではなく情報科学の論文誌だったことが，とても印象的でした．教材の中には演習問題や自力でチャレンジすべき課題がいくつも含まれていたので，じっくり取り組みたいと思っています．充実した春の学校を実施してくださった清水研のみなさまに，お礼申し上げます．ありがとうございました．by 社会人

この度の「春の学校」を通じて、最新のトレンドや具体的な実装の方向性について深く理解することができました。事前の準備として、清水秀幸教授のご著書『Pythonで実践生命科学データの機械学習』を拝読して臨んだことで、参加した各Projectでの実験手法や全体のフロー、コードの意図などを非常にスムーズに理解することができました。特に印象に残ったのは「量子コンピューター超入門」の講義です。これまで基礎的な知識に触れたことはありましたが、最新の発展状況や応用範囲がどこまで広がっているのか把握できていませんでした。しかし、今回の講義を通して、実装の流れまで具体的にイメージできるようになりました。また、「Short Talks」では、実際の大学院生の方々がどのようなテーマで研究を進め、どのような成果を期待しているのかを知ることができ、大変刺激を受けました。最後の「Final Lecture」でも、自身が追い切れていなかった直近のトレンドや今後の展望を把握することができました。全体を通して、自身の探求心を大いに刺激される非常に有意義な機会となりました。次回開催される際にも、ぜひまた参加させていただきたく存じます。by 大学院生 (修士課程)

情報系の人の中には生物の知識が全くない、という人も一定数いると思いますが、そして自分もそのうちの一人でしたが、簡単だったというわけではないにしろ、十分に内容に満足することが出来ました。(一方で、機械学習の知識は最低限あった方が良いように思われます)また、この春の学校の講義で学べる内容そのものももちろん有意義でしたが、自分にとって最も価値を感じたのは参加者、清水研の方々との交流でした。自分は生物系の方と話す機会が滅多にないため、自分に新たな風を吹かすという点でとても価値がありましたし、何より大きいのが、日々の学習量・学習意欲といった点でレベルの高い人が多く、自分も負けてられないなという気持ちになりました。また交流・勉強の機会があれば、積極的に参加を検討したいと考えています！本日はありがとうございました。by 学部生

実験系基礎生物学修士を卒業後、IT系で働いている社会人です。大変勉強になりました。各lecture, projectではノートブックを配布くださり、具体的にどのようにアプローチしていくかのイメージを持つことができました。どれも勉強になったのですが、特に興味の対象であった医療画像、創薬がよかったです。今回の時間だけで全て理解をできたわけではないので、今回いただいたものをもとに手元で復習したいと思います。また、量子コンピュータについては全く知識がない状態だったので入門のセクションの時点でかなり理解が難しかったのですが、今後盛り上がるであろう分野としてこちらもキャッチアップしたいです。1日で幅広い領域をカバーしてくださる設計になっており、普段自分が触れない領域についても登る足がかりとなる情報を得られる機会として、大変有意義でした。最後のshort talkでは実際の研究についてお話を伺うことができました。どれも面白かったですが、抗菌ペプチドの探索のテーマが特に印象に残りました。ウェットな手法とドライな手法を強みにする研究室は分断されているイメージが強いですが、ドライなアプローチで探索した分子をウェットな手法で検証するところまでご自身で行われており、研究室のカバーする範囲の広さを実感しました。出されている論文の方も読ませていただきたいと思います。無料でこの情報量を勉強させていただけることはなかなかないと思います、ご多忙な中実施くださりありがとうございました。by 社会人 (企業)

普段は画像を扱ったAI研究に取り組んでおり、他の分野のAI研究にも幅を広げたいと思い受講いたしました。GoogleColab上でも動くようにという条件の下、軽量モデルでありながら、AIエージェントという一歩踏み込んだ実装をご提示頂けて、大変感銘を受けました。若手の講師陣の皆様のレベルの高さに、刺激を受けました。量子コンピュータの講演も、他では聞いた事が無かったため、大変勉強になりました。ありがとうございました。by 社会人 (医療系専門職)

普段はBDSCに参加して2週間に1度オンラインで学んでいるが、対面でみっちりと勉強したのは初めてだった。濃い1日だった。量子コンピュータをはじめとして、普段の自学では扱わない領域の創薬・医療におけるAI活用の最先端について知ることができたのが学びになった。一方でテーブルデータ解析や医用画像解析については、方法論が確立されつつあることもあり、誰でも気軽に使いやすい時代になっているのだということを再確認する機会となった。WetとDryのそれぞれの利点を活かしながら研究を前に進めるためには、LLMのFine-tuningやAgent構築、フィードバックサイクルを回してin silicoでの進化工学のようなことを行い、それを実験的に検証することが、効率的に質の高い研究成果を得るためにはこれから極めて重要なのではないかと考え、日々の研究でもそういった手法を導入できないかを考えた。by 大学院生 (修士課程)

今回、春の学校に参加させていただき、全体を通して非常に先端的なトピックに触れることができ、大変有意義な時間を過ごすことができました。どのセクションについても近年の潮流について触れられており、量子コンピューターやAI創薬については馴染みが薄くキャッチアップするのが難しい部分もありましたが、それぞれのポテンシャルや課題などを知ることができ、大きな収穫となりました。また、各セッションでの図解や説明によって今まで理解がうまくできなかった部分についても非常に解像度が上がりました。さらに最新の研究内容に関するセッションでは情報科学の研究内容をバイオメディカル領域へ応用する事例について多く紹介されており、知的好奇心を大いに刺激されました。今回得た知見を単なるインプットにとどめることなく、自分自身でも新しいツールや解析手法の開発など、今後の研究活動にしっかりと活用できるよう頑張りたいと強く感じています。専門外の分野の最先端にも触れられる貴重な機会ですので、参加を迷っている方にはぜひおすすめしたいと思います。by 大学院生 (修士課程)

2025年夏の学校に引き続き参加させていただきました。夏の学校同様、バイオインフォマティクス、画像、ケモインフォマティクスと医薬系のに関するデータ分析を網羅する内容でした。また、技術面でも今ホットなAI Agentから将来性のある量子コンピュータまで扱われており、医療系関係なく、技術を追っかける意味合いでも意義のある内容だったと思います。参加者のバックグラウンドが様々であるためだと思いますが、エキスパートレベル向けの内容ですが、基礎的なところから始まって応用事例へと説明が進みました。そのため、ドメイン知識があまりない人でも参加しやすいと思います。ただ、その一方やや詰め込みすぎかなぁとも感じる部分も多少ありました（どの程度説明するかについては、講師役の方も調整が大変だったと思います）。by 社会人

このたびは春の学校2026に参加する機会を頂き誠にありがとうございました。エキスパートレベルということで、血糖値予測やCT画像のセグメンテーションをはじめとした実践的な内容を取り扱っており、参加する上で基本的な機械学習の知識は必要だと思います。データサイエンスを自身の研究に取り込む場合具体的にどのように応用すればよいのか、非常に想像しやすい構成になっていると思いました。また個人的に興味深かったのは、AI agentと推論の仕組みと、量子コンピュータについてです。日頃からよく使用するChatGPTやGeminiの仕組みが理解でき、これらをただ使うだけでなく自分で応用する力を養うきっかけとなりました。実際、医療分野に特化したAI agentは既に開発されていることを知り、研究デザインや解析などが今よりもっと手軽にできる可能性に期待が膨らみました。量子コンピュータについては、難解な分野だと思い以前より学ぶことを避けていましたが今回分かりやすく講義してくださったおかげで、今後自主学習をする上での良い取っ掛かりになったと思います。このように春の学校ではAIの定石から最先端まで幅広い内容を扱っており、とても有意義な時間となりました。参加してよかったです。by 学部生

私は現在仕事で時系列のリアルワールドデータでAIモデルの構築を検討していますので、特に糖尿病患者の血統予測の講義はとても参考になりました。先行研究ではlightGBMよりもLSTMなどのより複雑な手法の方が良いのではないかという意見が社内で出ていたのですが、今回の講義を受けてこういったテーブルデータの時系列データではモデルの複雑性よりもむしろ特徴量の解析やエンジニアリングを丁寧に行うべきというご指摘は大変参考になりました。また、今回清水先生は体調があまり芳しくないということで実際に講義をされる代わりにslackで補助的なコメントをされていましたが、それが実践的な内容が多かったのでこちらも参考にさせていただきました。AI創薬ということで前回の夏の学校に続き今回もケモインフォの講義をしていただきましたが、実はケモインフォの技術や知識というのは創薬企業でもかなり一般的になってきており共有されつつあります。もちろんまだまだ開発途上の分野はあるかと思いますが（例えば治療薬候補分子やペプチドの血液脳関門のpenetrationのシミュレーションなど）バイオインフォはなかなかシステマティックにAIを使うのは難しくセミナーなどでもケモインフォほど情報が出回っていないように感じます。この分野で創薬に役立つAI（例えばMOAの予測ですとかdrug repositioningなど）などもアカデミアの観点から紹介していただけると個人的には大変嬉しいと思いました。by 社会人 (企業)

清水先生、ラボメンバーの皆様、お忙しいところこのような機会をご設定頂き誠に有難うございました。エキスパートレベルということで、かなりレベルが高くかつ広範な内容を取り扱っているため、ついていくのがかなり大変なところはありましたが、実際の最新の研究内容のご紹介含め、分野の研究動向等までご紹介頂き、非常に勉強になる内容と思いました。進みも速いため、授業内で内容を十分理解できなかった部分もありましたが、配布頂いた実際のコードや資料を反芻してじっくりと理解に努めたいと思います。個人的には、今回の内容の中ではLLMやAIエージェントに最も興味があり受講を希望させて頂きましたが、新たに知ることも多く期待以上の内容でした。量子コンピュータなどあまり馴染みがなかった研究領域に関しても今後の展望含めて基礎からご解説頂き、何が出来るのか考えてみたいと思いました。全体として、普段から医療や創薬等においてAIを研究されている方・AIを利用されている方にも受講をお勧めできる内容と思いました。by 社会人 (医療系専門職)

量子機械学習の現状やAIエージェントなど、普段なかなか触れる機会のない先端技術について学ぶことができ、大変勉強になりました。特にAIエージェントについては、自分でも活用を検討するきっかけになりました。中でも印象に残ったのは、近年注目されているAIエージェントを活用した創薬の話です。今後ロボティクスと結びつくことで、非常に大きな可能性が広がると感じました。by 学部生

対面で参加させていただきました。前半は糖尿病患者の血糖予測や少数のデータをもとにしたCT画像のセグメンテーションといった、夏の学校からの延長線上にあるような題材から始まり、実際に手元でコードを動かしつつ学習を行うことができました。後半はAIエージェントや量子機械学習といった馴染みの薄い題材が多かったですが、これらについても座学とハンズオンがちょうどいいバランスで組み合わせられており、初めて触れる機会としては最適だと感じました。レクチャーの合間には、学生の方々が実際取り組んでいる研究内容についてのshort talkや最先端のテーマの紹介などの話を聞かせてくださり、大いに刺激を受けました。全体的にかなり高度な内容ではありますが、夏の学校に参加したり自身で学習を進めたりしている方がさらに視野を広げ、意欲を新たにすることのできる素晴らしい機会だと思います。迷っている方には是非、参加をおすすめします。by 社会人 (医療系専門職)

夏の学校に引き続き、春の学校にも参加させていただきました。夏の学校で学んだ基礎を踏まえ、今回は機械学習やAI、さらには量子コンピューターに至るまで、より発展的な内容を学ぶことができました。特に、将来的な応用が期待される量子コンピューターに触れることができた点が印象的でした。また、学習が十分に進んでいない自分にとって難しいProjectもありましたが、Google Colabを用いて実際に手を動かしながら取り組むことで、最終的には理解を深めることができました。このような貴重な機会をいただき、大変嬉しく思っております。誠にありがとうございました。by 学部生

祝日にも関わらず、一日に渡る講座を開催いただきありがとうございました。2年続けて参加させていただきましたが、内容も一部アップデートされており、特にAI agentについての内容は清水研究室の実際の研究内容に基づいた部分も含まれており、興味深く拝聴しました。それぞれの内容がバイオメディカルAIの流行技術を取り扱っているため、これから何を勉強していけば良いかの指針が立ちやすい講座になっていると思います。また、講座内容ではないですが、終了後の懇親会でBDSCのメンバーと直接話せたことがとても良かったです。by 学部生

実務実習を控えた6年制薬学部の4年生です。実務実習中も研究活動がしたいと思い、ドライの研究に興味を持っています。特にAI創薬に興味があり参加しました。この春の学校の1番の特徴は実際にgoogle colabを使ってコードを見ながら講義を聴けることだと思います。google colabの無料版で出来る範囲での実装になりますが、個人的にはcolabの無料版でもAI創薬やbio agentなどを実行することが出来ることが知れたのが良かったです。内容的には独学で勉強している自分には難しいところがありましたが、しっかり復習し今後の勉強の方向性を決めていくのに役立てていこうと思います。最後になりますが、最終セクションで研究内容の紹介があったのですが、単一のアプリだけでなく複数のアプリを自律的に動かしていく時代になったのだと感じました。この先自分がどのように研究に関わっていくかは分かりませんが、最新のドライの研究成果を把握し自身の研究に活かしていかなければと身が引き締まります。by 学部生

大変勉強になりました。ありがとうございました。by 社会人 (企業)

今回の春の学校2027のトークも非常に有意義で、特にAIエージェントの進展に大きな驚きを感じました。普段からClaude CodeでMulti Agentをを利用していますが、創薬分野でもこんなに進んでいるのかと、改めてAIの進化の速さを実感しました。量子コンピューターについては理解を深める必要があると感じつつも、非常に学びの多い内容でした。本講義にも大変満足しています。またこれまで清水研の全ての講座に参加させていただきましたが、どれも大変有意義でした。by社会人 (企業)

非常に勉強になりました。特に多岐に渡る内容のため、自身の研究と離れた内容のトピックスを学べる点が広がりがあって良いと思いました。by 社会人 (企業)

バイオメディカルサイエンス領域のAIに関する基礎知識、最新の動向まで幅広い知識を得ることができ、非常に参考になった。by 大学院生 (修士課程)

普段はIT企業でAI創薬関連の業務に携わっています。この分野は、量子化学、分子動力学、遺伝子解析、そして最近では生成AIも含めた広範な情報科学の知識に加え、バイオ領域という別の広大な領域もカバーしなければなりません。今回の春の学校は、こうした多岐にわたる領域を演習付きで短期集中的に扱う形式で、密度は高かったものの得るものが多くありました。各分野で現役の研究をされている博士課程の方々から直接教わることで、これまで曖昧だった各領域の基本的な用語や概念がようやく腑に落ち始めました。企画・運営に携わってくださった学生スタッフの皆さんに感謝いたします。ありがとうございました。by 社会人 (企業)

バイオメディカルAI春の学校2026に参加させていただき、ありがとうございました。非常に、濃密な1日でした。私は日頃、臨床業務と並行して研究を行う立場です。データサイエンスを活かして研究を発展させたいと思い、日頃、清水先生の書籍を拝読するなどしていました。そんな中で今回の勉強会を知り、講義を受けさせていただきました。自分の理解力が及ばない点もございましたが、謙虚に今後も勉強させていただけたらと存じます。改めまして、ありがとうございました。by 社会人 (医療系専門職)

DLやLMの知識、実装については経験がありましたが、実際に医学系、医療系研究にどう使うかを具体的なデモで幅広く凝縮して体験できたことで、今後自分で取り組んでいける入り口、きっかけとなる内容でした。最近の研究や話題にも触れられて、今後もチェックしていこうと思いました。どうもありがとうございました！by 大学院生 (博士課程)

一部アドバンストな内容なため理解の追いついていない部分もありますが、講師陣の説明もわかりやすく、大変勉強になりました。盛りだくさんな内容ですがここでしか聞けない現場の話もコミコミで参加してよかったと思っています。by 社会人 (医療系専門職)

AI創薬の現在の創薬全体における位置付けを俯瞰してみることができた。by 社会人 (医療系専門職)

とても勉強になりました。by 大学院生 (博士課程)

バイオメディカルAI春の学校では、５つの生命科学・医療AIプロジェクトに対するプログラミング演習を通じて、データサイエンスのエキスパート相当レベルの内容を体験できました。Kaggleの医療の表データや画像データなどの実践的なデータに対して学べ、基盤モデルなど新しいものを利用して体験でき、大変勉強になりました。また、AI創薬の標準ツールとしてRDKitライブラリについても網羅的に知ることができ、他のAI講座にはない科学に特化した内容を学べたのもためになりました。本講座の参加者には医学的により精通した専門分野の人もいるため、医学的な知見共有をもらえるのも特徴だと感じました。今回の内容は、かなり上級レベルであり、一度聞いただけでは理解しきれないところもありましたが、何度も資料を見返して復習したいと思いました。今後、今回の内容を身に付けて、生命科学・医療AIのより発展的なプロジェクトに取り組めるようになりたいと思えるようになり、参加できてよかったです。by 社会人 (企業)

バイオメディカルAI春の学校2025

工学研究科に所属する身として，今後研究者に期待される分野横断的な知識をつけるために大変役立つ勉強会でした．幾分か実際にコードを動かすことで，自分が普段触れることのない分野のことも，講義を聴くだけという形式より理解できた気がしています．by 大学院生 (博士課程)

内容が非常に充実しており勉強になったと感じた。AIが思った以上に生命科学の様々な領域と関わっているという点が印象に残った。量子コンピュータや創薬AIなど、普段自分が取り組んでいる領域と離れた分野についても学ぶことができたのがよかった。by 学部生

今回は夏の学校に引き続き、参加させていただきました。臨床データからAI創薬、量子コンピューターに至るまで幅広いテーマを扱っていただき、自分の専門とは違う分野についての解析のコードなども提供いただけたのでとても勉強になりました。特に量子コンピューターについてはほぼ初めて学ぶ内容も多く、今後に向けての指針となりました。Google colabで実際にコードを動かしながら確認できるところはとても良かったですが、実際に自分が動かして使いこなせるようになるまでは努力が必要だなと感じました。エキスパートレベルではありますが、知識やコードの動かし方だけではなく、解析に対する考え方やこれからの情報科学に対する向き合い方も学べるので、少し背伸びをして受けても得られるものは多いと思います。清水先生とラボの皆さん、ありがとうございました。by 学部生

医療画像のセグメンテーションからAI創薬、量子コンピューターまで幅広い分野を解説してくださってとても勉強になりました。初めて触れる分野が多かったのですが、背景知識からわかりやすく解説してくださったので、それぞれの分野でAIがどのように活用されているのかを理解することができました。セグメンテーションでも分子生成でも、優れたモデルやライブラリーがたくさんあるので、それらをどう使うかがとても重要であるということを身を持って感じました。また、清水研の教育・研究の内容が量・質ともに凄まじいことがわかり、良い刺激を受けました。春の学校では様々な分野の最新トピックを知れるので、急速に進んでいる情報科学の発展に追いつくきっかけになると感じました。by 学部生

清水先生をはじめとするラボのメンバーの皆様、ご多忙の中オープンな勉強会を開いていただき、誠にありがとうございました。私はこれまで夏の学校、バイオメディカルDXにも参加させていただき、本当にお世話になっております。今回はエキスパートレベルということで、かなり難易度の高い内容でした。しかし、知的好奇心をくすぐる興味深い話ばかりで、大変勉強になりました。 AI創薬の話を聞いて、簡単ではないですが自分の興味のある、自己免疫疾患の治療などに応用できたら素晴らしいな、と感じました。量子コンピュータについては正直かなり難解であると感じましたが、数年後、数十年後には当たり前の技術になっている可能性もあるので、学んでおく価値があると思いました。 short talksでは実際の研究の話を興味深く伺えました。最新の話題についてでは、virtual labの話に衝撃を受けました。AIを利用しつつも、AIに負けないように勉強し、アイデアを出せるようにならなければと感じました。この度は本当にありがとうございました。また勉強会があれば、参加させていただけると嬉しいです。今後ともよろしくお願い申し上げます。by 社会人 (医療専門職)

このたびはバイオメディカルAI春の学校2025に参加させていただき、ありがとうございました。約半年前の夏の学校からステップアップし、ちょうど自分が学びたいと思っていた内容も含まれていたので、非常に有意義な機会となりました。また、私は病理検体を用いた機械学習の研究に従事しているため、後半の創薬や量子コンピュータははじめて聞く内容も多く、勉強になりました。今回は事前の課題があったり、途中で課題を行う時間を設けていただいたりしたのが良かったですが、欲を言えばもう少し時間的余裕がほしかったです。講義や実習だけでなく、研究室での勉強の進め方や最新のトピックなど、無料でこのようなお話を伺える機会はとても貴重です。研究室の皆さまのハードワークに刺激を受けました。お忙しい中どうもありがとうございました。by 大学院生 (博士課程)

大変参考になった講座でした。発表者になる学生さんの方々のレベルも高く、わかりやすかったです。また、時折入る清水先生の解説はAI開発の歴史・経緯を踏まえているため、立体的に技術を理解することに役立ちました。この講座をきっかけに、紹介いただいた論文を読もうと思います。ありがとうございます。by 社会人 (企業)

清水研の教育プログラムの充実ぶり、所属されている方々の優秀さに感銘を受けました。難解な内容も短い時間で理論から実装までまとめて頂けるため、大変勉強になりました。by 大学院生 (博士課程)

私は合成生物学系の研究室に所属する学部生で、AIで研究を加速させたいと勉強を本格化した折に春の学校について知り、その豊富な内容に惹かれて即断で応募をさせていただきました。当日はkaggle コンペを用いてテーブルデータの処理についてハンズオンで学んだり、化合物やAI創薬についてなど書籍等での体系的な情報が少ない分野についても本格的に体感することができました。学生の方々の研究紹介の内容も興味深く、同世代の研究者として刺激的でした。清水先生のレクチャーではAI・バイオ領域の最先端、さらに次の波について語られており、今後キャッチアップしていくべき方向が明確になりました。貴重な機会をいただきありがとうございました。by 学部生

この度は春の学校2025に参加の機会をいただき、ありがとうございました。エキスパートレベルでの内容ということで非常に興味深く拝見をさせて頂き、現役の学生さんがされている研究のご紹介内容のレベルの高く、とても刺激になりました。私は実験科学系のラボに所属しており、今すぐデータサイエンスやAIを研究テーマに据える状況にはありませんが、最新知見やKaggleを題材に紹介されていた解析手法を学び、それらをうまく活用できる実験手法やハイスループット系を考えていきたいと強く思いました。頂いた貴重な資料を改めて一つ一つ吟味し、今後の自分なりのAIとの付き合い方を考えていきたいと思います。私は今年から40歳になりますが、本日受けた刺激を忘れずにこれからもインプットとアウトプットを並行して行えるよう精進していきたいと思います。本日は貴重な機会をいただき、改めて御礼申し上げます。by 社会人 (企業)

夏の学校に引き続き春の学校にも参加させていただきました。公式に謳われているとおり春の学校は夏の学校よりはレベルの高い内容が多く，新しく知る内容も多かったため非常に勉強になりました。中でも量子コンピュータのセクションはほぼ初学者レベルの知識しかなかったため，量子コンピュータの歴史と今の立ち位置について学び，どういった課題が量子コンピュータというソリューションと相性が良いか考えることが大切であるという視点を得ることができたのは非常に良い経験となりました。今回の春の学校の運営もありがとうございました。各プレゼンターの方々が入念に準備をしてこられた賜物だと思います。来年度以降も楽しみです。by 大学院生 (博士課程)

非常に密度の濃い1日で、最新のAI技術を医療データに応用する実践的なスキルを集中的に学ぶことができました。Project1では、糖尿病患者の血糖値予測に挑戦し、欠損値の扱いやアンサンブル学習など、現場で役立つテーブルデータ処理を体系的に学べました。希望者向けの事前課題はコンペ形式で、モチベーション高く準備できたのも良かったです。CT画像のセグメンテーションや化合物の分子生成、量子コンピュータによる機械学習など、難易度の高い内容もありましたが、丁寧な資料と進行のおかげで理解が深まりました。Slackでの交流は控えめでしたが、自分のペースで集中して取り組める環境でした。幅広い分野を網羅しており、少しでも興味のあるテーマがあれば、きっと得るものがあると思います。参加して本当に良かったです。by 社会人 (企業)

「春の学校」に参加する前は、トランスクリプトーム解析しか経験がなかったため、内容のレベルが高すぎるのではないかと不安に感じていました。実際、講義で扱われる解析手法の細かい部分や、解説に登場する数式の意味まですべてを深く理解することはできませんでした。しかし、それでも得られたものは非常に大きかったと感じています。まず、講義の構成が非常に分かりやすく、学びやすい環境が整っていました。配布された資料やZoomでの解説は丁寧で、解析の目的や、どのような操作を行うことでどのような結果が得られるのかといった概要がしっかりと掴めるようになっていました。また、実際にドライ解析を専門とする先生や学生スタッフの方々の生の声を聞けたことも貴重な経験でした。専門家がどのような視点でデータを扱い、どのように結果を解釈しているのかを知ることで、自分の研究に活かせる考え方を学ぶことができました。さらに、学生スタッフの方々の意欲的な姿勢も非常に印象的でした。皆さんが研究に真剣に向き合い、主体的に学んでいる様子が伝わってきたことで、私自身も刺激を受けました。同じ分野に興味を持つ学生さん達と出会えたことで、研究に対するモチベーションが一層高まりました。また、量子コンピュータに関する講義も非常に興味深いものでした。量子コンピュータは現在まだ発展途上の技術ですが、「今のAI技術も10年前は実用には程遠いと思われていた。しかし、現在では飛躍的に進歩し、多くの分野で活用されている。量子コンピュータも同様に、今のうちに知っておくことが将来の投資になる」という清水先生の言葉には強く納得しました。このように、単なるデータ解析技術だけでなく、将来を見据えた視点を学べたことも大きな収穫でした。「春の学校」では非常に幅広い内容が扱われるため、一度の参加ですべてを理解することは難しいかもしれません。しかし、それぞれの講義で使われる専門用語や概念を知っておくだけでも、今後の学びや研究に大いに役立つと感じました。すべてを完璧に理解しようとするのではなく、まずは「こういう分野があるんだ」「こんな手法が使われているんだ」と知ることが大切だと思います。もし参加を検討している方がいれば、ぜひ積極的に参加してみることをおすすめします。自分の専門とは異なる分野の知識に触れることができるだけでなく、研究の最前線で活躍する専門家や、同じ志を持つ仲間たちと交流する機会も得られます。たとえすべてを理解できなくても、そこで得た経験や刺激は、必ず将来の糧になるはずです。by 学部生

まず、この春の学校を最大限楽しむためにはある程度の機械学習に対する基礎力が必要になります。ある程度機械学習に馴染みのある人であればとても楽しく、勉強になるイベントだと思います。特に印象に残ったのは、SAM(segment anything model) を使って医療画像の学習をしたプロジェクトです。学習過程を可視化し、かなり精度よくモデルが医療画像を学習していることをコードを実際に実行しながら確認できたのはとても面白かったです。また、最後のLectureにて最新のAIに関する論文を紹介して下さり、ここまでAIの研究開発が進んでいるとは思わず、とても驚いたとともに刺激を受けました。また個人的には、量子コンピュータについても講義やプロジェクトで触れることが出来、量子コンピュータとはなんぞや？の状態から少し解像度が上がり、かなり勉強になりました。最後になりますが、全てのプロジェクト、講義がレベルが高く、とても面白い内容になっていたので、医療とAIについて興味のある人は参加する価値のあるイベントだと思いました。by 大学院生 (修士課程)

医学・生命科学と工学とさまざまなバックグランドの人がいる中で、あらゆる分野の最低限を広く網羅した講義なのだと感じた。逆に言えば、自分がファミリアではないジャンルに関しては正直難しく感じたが、確実に習得しないといけない内容なのだと思いモチベーションが上がった。by 大学院生 (博士課程)

バイオメディカルにおいて、過去に受けたさまざまな講習会と比較しても非常にレベルが高い講義内容だったと思います。私は画像解析専門なので、今回の実習で初めて分子記述子の計算やSMILESからCPIを予測するタスクなど創薬に関わるところのモデルの作成の基礎などを学べたのでとても有意義でした。講師の先生方の説明も非常にわかりやすかったです。今後、これらが自分の研究に活きるかどうかはわかりませんが、参加させていただいて非常に勉強になりました。ありがとうございました。by 大学院生 (博士課程)

幅広い分野を扱ったレベルの高い講義で、大変勉強になりました。個人的には初めて触れるテーマも多かったですが、分かりやすく噛み砕いた説明のおかげで、どこから始めたら良いのかの指針が分かったような気がします。このような機会を作っていただき、本当にありがとうございました。by 学部生

大学の臨床教室の医師の立場で参加させていただきました。夏の学校から引き続いて参加させていただきましたが、メディカル向けのハイレベルなAI講習を学外にも門戸を開いて実施いただき大変有り難うございました。実践に重きを置いていただきつつも、基礎的な知識も提供いただき、大変勉強になりました。今後も機会がありましたら是非参加させていただきたいです。by 医療系専門職

一日で、現在情報学が生物学にどのような応用をされているのかを俯瞰できるとともに、具体的なコードや数学的な背景までチュートリアルのような形で学ぶことができる大変素晴らしい講座でした。ここで知った各トピックを受講後より深く学んでいけば、バイオインフォマティクスを一通り理解できると思います。さらにこの講座では、現在のバイオインフォマティクスだけでなく、これからバイオインフォマティクスがどのように発展していくのか。量子コンピュータなどを例に知ることができます。生物学徒にも情報学徒にも、幅広いバイオインフォマティクス分野において、その勉強の道筋を示してくれる大変価値のある講座だと感じました。by 社会人

まず、春の学校2026という素晴らしい機会を頂けたことにつきまして、清水先生および研究室の皆様に心より御礼申し上げます。祝日にも関わらず、充実したプログラムをご提供くださり、ありがとうございました。受講を終えた率直な感想としましては、AIに関する最先端の内容を含めて幅広く学習することができ大変満足するとともに、まだまだ知らない部分が多くもっと勉強が必要だと思わされました。今回の春の学校は、午前が医療系のAIについて、午後が創薬系のAIについての内容でした。昨年の夏の学校から発展した内容になっており、夏の学校を受講された後に、(半年後に)春の学校を受講されると、より深く理解できて良いのではないかと思いました。また、short talksにて、学生の方が取り組まれいるプロジェクトの一部について拝聴することができたのが、大変参考になりました。講義・実習で学んだ内容が、実際の研究においてどのように活用されているのかを体感できました。一日を通して、清水研究室の学生スタッフの方にお世話になりましたが、皆様が高い意識で日々研究に取り組まれていることを身をもって体感し、「自分も頑張らなければ」というモチベーションアップになり、それだけでも参加した意義があったかもしれません。この度は貴重な機会を頂き、本当にありがとうございました。by 学部生

先日、「バイオメディカル春の学校」に参加し、バイオとAIの融合を集中的に学びました。清水研究室の具体的な研究例は特に刺激的で、清水先生の先見性や学生の研究姿勢から多くを得られました。また、対面参加のおかげで、近い研究分野の参加者との意見交換も有意義でした。ただし、1日のセミナーに高度な内容が凝縮されていたため、すべてを吸収するのは難しく感じました。それでも、今回得た知見と人脈は今後の研究に大いに役立つと確信しています。by 学部生

バイオメディカルAI春の学校2025は実践的なプロジェクトが中心で、応用に焦点を当てた内容でした。特に医療画像のセグメンテーションや創薬に関するプロジェクトは現場での活用を想定した構成で大変勉強になりました。その他、生成AIや量子コンピューターに関する講義も最新動向を知る機会もあり大変勉強になりました。今後の実践に活かせる良い内容でした。既に大学院生ですが、もっと早く知れたらという気持ちにもなりました。AIの基礎から応用までカバーしており、研究・臨床の双方で役立つスキルを短期間で効率的に学べる貴重な機会でした。医療分野でのAI活用に興味がある方には強くお勧めします。

全体を通じて新進気鋭の先生方により教科書の行間を埋めるような素晴らしい講義をうかがうことができ、大変勉強になりました。アドバンストな内容と聞いており受講前は心配なところもありましたが講義資料もとても手厚く、実行環境の構築〜実務、発展的事項にいたるまで様々なトピックを網羅的に学習できたと感じます。また直接の講義内容ではありませんが清水先生のラボの雰囲気や教育姿勢には特に感銘をうけましたし、合わせて大変魅力的な研究室であると感じました。この度は貴重な学習の機会をいただき、誠にありがとうございました。by 大学院生 (博士課程)

私は、生物分野での機械学習の応用と活用に関する知識を広げたいと考え今回の受講を決めました。projectベースで講義が行われるため、アルゴリズムがどのように選択され実装されるのかまで学ぶことができたのがよかったです。また、量子コンピューター超入門のお話はとてもわかりやすく、とっつきにくいと思っていた分野だっただけにとてもありがたかったです。by 学部生