2月募集開始、3月末オンライン+対面ハイブリッド開催の「バイオメディカルAI体験コース」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体験コース 2026
この度は体験コースに参加する機会をいただき、ありがとうございました。本コースで得たものは計り知れず、ここで全てを書き尽くすことは難しいほどです。
コースはデータサイエンスのリテラシーレベルを対象とした内容でしたが、基礎を確実に身につけることができ、ステップアップに向けた発展的なトピックにも触れることができた点で大変有意義でした。特に、講義直後に自ら手を動かして内容を確認できる形式であったため、スムーズに理解をすることができました。
また、数学的な内容などこれまで自分が十分に取り組めていなかった分野についても理解を深めることができたと感じています。さらに、機械学習や深層学習といった膨大な領域に対して、どのように学習を進めていくべきかというロードマップをご提示いただけたことも非常に貴重でした。
実際に、コース終了から2週間が経過した現在では、講義資料をもとに興味を持ったトピック（数式に基づく機械学習・深層学習の理解や、gLM, cLM, pLMなど）について、さらに学習を進めています。このように、自発的な学習のきっかけを得られたことも、本コースの大きな価値であると感じています。独学では不足しがちな「基礎を体系的に学ぶ機会」をご提供いただいたことに、心より感謝申し上げます。
大変分かりやすいご講義で、Pythonの基礎から深層学習まで、教師あり学習を体系的に学ぶことができました。
教材には分かりやすい図が豊富に用いられており、数式による解説も添えられていたため、次のステップに進むうえで大いに参考になりました。
私は医学に関心を持つ情報系の学生ですが、各AIモデルの例として医学系の題材が取り上げられていたことで、常に応用先をイメージしながら、最初から最後までモチベーション高く受講することができました。
さらに、冒頭と最後のレクチャーでは、実際の医学研究の場でどのようなAIが活用されているかや、近年のノーベル生理学・医学賞の受賞研究においても情報科学の重要性が増していることなどを解説いただき、今後この領域に進むことを検討されている方にとって大いに関心を引く内容だったと思います。
また、講義の最後には今後の学習の道筋もご紹介いただき、次にどのような書籍や講義で学びを深めていけばよいか、具体的な見通しを持つことができました。
AIについては全くの初学者ですが、本業ではAIを活用した業務効率化や医療機器の画像解析が進んでおり、プライベートでもAIを使ったアイデアがあることから、どこかで体系的に学びたいと考え思い切って応募しました。
体験コースでは、清水教授をはじめ多くの大学院生の皆さまが、基礎から応用例まで丁寧かつ分かりやすく説明してくださいました。AIの基本的な内容に加え、応用の方向性や今後の学び方にも触れていただき、非常に刺激的で学びの多い講義でした。
これほどの講義と資料を無料で受講できたことは、正直なところ大変幸運だったと感じています。医学や工学の第一線で活躍されている方々からの講義を、ぜひ多くの方にも体験していただきたいと思いました。
本当にありがとうございました。
はじめに、清水先生と講師の方々に労をお取りいただき、丸1日ご指導くださったことに大変感謝申し上げます。情報科学的な解析手法に興味を持って独学している中で、目標に向けた学習の方向性に自信が持てませんでした。指針のようなものがあればと思っていたところ、バイオメディカルAI分野でご活躍されている清水先生の講座が開かれると知り、絶好の機会と申し込んだことは正解だったと感じています。Pythonの入り口から機械学習・深層学習と、バイオメディカルAIの入門レベルの内容を体系的にかつ一挙に学習するという密度の高さに圧倒されましたが、理解度が格段に向上したことを実感しています。特に、Pythonでの実装をリアルタイムで学ぶことで、教科書やウェブでの学習では曖昧だった部分を明解にすることができました。講習の進度についていくのが精いっぱいでしたが、丁寧で分かりやすい指導と、充実したオリジナル資料のおかげで理解が進み、振り返りもスムースに進めることができました。理解だけでなく自信とモチベーションも向上しました。実践的な知識や技術を身に着けるため、清水先生や講師の伊東さんからいただいた学び方のアドバイスをもとに研鑽を続けていきます。
ChatGPTやGeminiなどが一般に使われるようになりAIとはなんなのか勉強してみたいと思い参加させていただきました。
生命科学や医療データを使った講義の為、何を目的にモデルを作りたいのかはっきりしており、数式やプログラミングが苦手でも大まかな流れを把握することが出来ました。
1日のみの講義にも拘わらずPythonの文法などの入門から深層学習まで幅広い内容をカバーされていたので講義に必死についていきましたが、初学者なりにある程度つかみを得られました。
また複数の学生スタッフの方による解説が入った為、様々な解釈や経験のある説明となっており、独学で勉強しようという人間にとってありがたい構成となっていました。
長時間の講義で体力的にも大変でしたが、生の講義を受けれる大変有意義な1日でした。今後の学習の参考になるロードマップも提示いただけたため、早速書籍を購入し読み進めているところです。大変貴重な機会をありがとうございました。
社会人の技術職として働いています。具体的な活用案はないものの、より効率的、効果的に情報を使いこなす方法を模索しており、4、5年前に機械学習を勉強したことがありました。
当時は手法をなぞるだけにとどまってしまい、いざ自分で機械学習に取り組もうとした際、どのモデルを使えばよいのか判断できませんでした。独自に調べても、手法の存在は分かっても「どう選択したらいいか」で迷う状態でした。
今回、この「バイオメディカルAI体験コース」に参加させていただき、これまで点として理解していた情報が面となり、体系的に理解することができました。
セッションの基本的な流れが、まず清水先生の講義を受け、その後に実際にプログラミングを動かすという流れであったため、知識のインプットと実践による定着を繰り返すことができ、内容の理解が非常に深まりました。
この講座はとても効率的で、私にとって大変実りあるものとなりました。受講したことで分かった気になってしまわないよう、共有されたノートブックを参考に復習し、しっかりと自分のものへと身につけたいと思います。
また、次の「夏の学校」にもぜひ参加させていただきたいと考えております。素晴らしい講義をいただき、誠にありがとうございました。
本コースを受講して最も有意義だと感じたのはプログラミングを用いたドライ解析という、勉強指針が非常に立てにくいプログラミングの分野において、明確な学習カリキュラムが得られたことである。これまで、ドライ解析を学びたいと考えても大学の講義には該当するものはなく、また独学では何から手をつけ、どの教材を選べば習得できるのか全く先が見えなかった。しかし、本コースでは今後の勉強方針や推奨教材まで具体的に提示していただき、受講中だけではなく将来にわたる学習の道筋を明確にすることができた。
講義内容については非常に密度の高い構成が印象的だった。午前中にプログラミングのコードの基本を一気に網羅するため、高い集中力と復習は欠かせなかったが、短時間でこれほど効率的に基礎を習得できたのはよかった。加えて講師の方の解説は要点が的確に整理されており、短時間での習得とは思えないほど理解が進むわかりやすいものだった。
配布された教材も、プログラムのコードそのものに加えて所々にこのコードではどのような作業が実行されるのかなどの詳細な解説が組み込まれており、受講後も非常に参考になるものだった。
以上を踏まえて、プログラミング初心者だが、限られた時間に効率的に技術を習得したい人にとって、これほど有意義な講義はないと感じた。本コースで得た知識等を活用しながら今後もドライ解析の習得に向けて勉強していきたい。
Pythonの基礎的な文法や処理の流れも確認しながら進めてくださったので，プログラミング初心者でも参加しやすいコースであると感じました．説明を聞いて学ぶ時間とコードを実際に動かす時間の両方がバランスよく設けられており，自分で手を動かしながら理解を深めることができました．基本から，線形回帰やロジスティック回帰といった機械学習手法，さらに深層学習の初歩まで幅広く学ぶことができ，また，使用される事例についても簡単な説明があり，医療系の知識がなくても理解しやすかったです．１日を通して多くの学びがあり，非常に有意義な時間となりました．このコースを無料で提供していただき，本当にありがとうございました．
非常にためになる講習会です。
初心者にもわかりやすく、Google Colaboratoryの使い方やPythonの初手から丁寧に教えてくださいます。そもそも機械学習とは？どんなことに使えるのか？など概論的な内容から、実際にどのような過程でどのようなプログラムを使ってやるのか？といった実践的な内容まで網羅しているので、入門編として非常に有用だと思いました。過程や考え方がわかることで、今まで避けてきた情報系の論文の理解も深まりそうですし、自分の研究にデータサイエンスを導入する第一歩にもなると思います。
講義をしてくださった先生、学生の方は丁寧かつ分かりやすくお話ししてくださいます。（同じ博士課程学生だとは信じられないほどでした。）Slack等をつかった案内も非常に分かりやすく、手間取ることはありませんでした。講義中の資料も事前に共有してくださる上、講習会の最後には自習の仕方や学習の補助になるものを紹介していただけるので、その後の自習学習の助けにもなります。
大変貴重な機会をありがとうございました。
現在、実験系のラボに所属しておりますが、今後ドライ解析の素養はますます重要になると感じております。そのため、これまで独学を進めてまいりましたが、限界も感じておりました。そのような折、解析の基礎を体系的に学ぶチャンスをいただき大変感謝しております。
受講させていただいて特にありがたく感じたのは、Colab上でコードの説明と実際のコードを交互にお示しいただいた点です。説明を読んだ直後に、自らコードを動かして内容を確認することができたので、理解が深まりました。また初学者がまず押さえるべき考え方や基礎事項についても、段階を追って学ぶことができました。さらに、医学・生命科学分野における活用事例についてもご教示いただき、今後自身の研究にどのように取り入れていくかを考える上で、大変に勉強になりました。
これほど充実した内容を学ぶ機会をいただけたことに、深く感謝しております。正直なところ、無料でご提供いただいたことが驚かれるほどで、仮に有料であったとしても受講したいと感じる講座でした。今回の学びを、今後の研究に必ず生かしてまいりたいと思います。貴重な機会をいただき、本当にありがとうございました。
医療AIというと画像診断などのイメージ強かったのですが、今回のレクチャーでだいぶ覆されました。問診の支援や手術ロボットによる吻合の自動化、iPS細胞の候補遺伝子を絞り込む過程にもデータサイエンスが使われているという話で、正直ここまで来ているのかと思いました。
なかでもAMPの新規発見の話が引っかかっていて、機能がわかっていないペプチドの中からAIが候補を絞り込み、実際に試したら抗生物質並みの効力があったというのは、予測モデルの精度がそこまで出るのかというところにも驚きです。こういう計算で絞り込んでから実験で確かめるという流れは自分の興味にも近くて、やれたら面白そうだなと思いました。
最初の最後のLectureでは、AI・データサイエンスが生命科学研究においてどのように活用されているのかを知り、今後さらに勉強するモチベーションが高まった。 Programmingの講義ではPythonの基本事項から始まり、機械学習や深層学習の基本概念や具体的なモデル、学習から評価までの一連の流れを学ぶことができた。私はすでに深層学習まで一通り学習していたが、とても良い復習になった。同時に、数学的背景や実践的なコツを知ることができ、非常に有意義な1日となった。博士学生さんや先生ともお話をする機会をいただき、自分ももっと勉強したいと刺激を受けた。医療や生命科学分野でAI・データサイエンスを活用したいと思っている人は、まず参加してみてほしい。
今回の体験コースに参加して、本当に良かったと心から感じています。これまで独学で機械学習を学ぼうとしたものの、「何からどう進めればいいのか」が分からず、途中で挫折してしまうことが何度もありました。しかし本コースでは、今後どのように勉強を進めていけばよいのかという“道筋”を具体的に示していただき、自分の中で学習の軸がはっきりと定まりました。
そもそものコードの成り立ちからこんなに簡単にできるんだということAIも取り入れたコーディングの方法もとても勉強になりました。
特に印象的だったのは、図を中心とした非常に分かりやすい解説です。これまで教科書の数式中心の説明で理解が止まってしまっていた部分も、視覚的に整理していただくことで「こういうことだったのか」と腑に落ちる瞬間が何度もありました。単なる知識のインプットではなく、「理解できた」という実感を得られたことがとても大きかったです。
さらに、ハイパーパラメータの考え方や、実際に機械学習を使う際に気をつけるべきポイントなど、実践に直結する内容まで教えていただけたことで、「学ぶ」だけでなく「使える」イメージが持てるようになりました。
これから機械学習に取り組む中で、本コースの内容は何度も立ち返る指針になると思います。まさに今後の自分の研究の基盤となるような学びを得ることができました。本当に貴重な機会をいただき、心より感謝しております。ありがとうございました。
本講座を受講できたことを、大変うれしく思います。私はこれまでPythonを用いた機械学習の学習および推論の経験はありましたが、本講座ではPythonの基本的な文法やライブラリについても、医療分野に関連した具体的なコードを通して学ぶことができ、理解をより一層深めることができました。また、機械学習・深層学習に関するLectureでは、動的なスライドを用いた非常に丁寧で分かりやすい説明をしていただき、これまで曖昧だった概念についても明確に理解することができました。理論と直感を同時に理解できるような説明がなされていた点が特に印象的であり、学習内容の定着につながったと感じています。さらに、最後のLectureでは、最新のバイオメディカルAIの動向について紹介していただき、LLMがどのようにバイオメディカル分野へ応用されているのかを具体的に知ることができました。本講座で得た知識や視点を今後の学習や研究活動に活かし、より実践的なスキルの習得と理解の深化に努めていきたいと考えています。
受講前は「AIを用いたプログラミング」と聞くと、非常に専門性が高く、習得には高いハードルがあるという先入観を抱いていました。しかし、本コースは基本的なPythonの操作方法から深層学習の導入までが、段階を追ってシームレスに繋がるよう緻密に設計されており、プログラミング初学者の私でも、途中で躓くことなく最後まで意欲的に課題に取り組むことができました。
特に印象的だったのは、提供されたサンプルコードの丁寧な解説です。単にコードを動かすだけでなく、一行ごとのコマンドが持つ意図や役割について詳細な説明があったため、プログラミング言語の仕組みを体系的に理解しながら、納得感を持って操作を進めることができました。
私自身、現在は創薬研究に従事しており、日々の研究活動の中でAIをどのように実用化できるかを模索しています。今回の受講を通じ、AIを研究の現場で真に活用するためには、今回登場した数々の用語や概念を正しく理解し、自分の知識として定着させる必要があると強く実感しました。特に、決定木やニューラルネットワークなど、データの動きを視覚的に捉えやすい手法については、自身の抱える研究課題にどう落とし込めるか考えながら、さらに自習を継続し、ゆくゆくはAIの力で自身の研究を大きく発展させていきたいと考えております。
最後になりますが、ご多忙の中、このような貴重な学びと体験の機会を提供してくださり、心より感謝申し上げます。
この度は、清水研のオープンコースに参加させていただき、誠にありがとうございました。医療・生命科学におけるAIの基礎から、Pythonを用いた実装、さらには機械学習・深層学習の初歩までを一日で体系的に学ぶことができ、非常に密度の高い充実したプログラムであると感じました。
特に印象的であったのは、Pythonや各種ライブラリを用いることで、これまで専門的で敷居が高いと感じていたAI開発が、想像以上に身近なものとして体験できた点です。線形回帰やロジスティック回帰、決定木やランダムフォレストといった代表的な手法を、実際に手を動かしながら学ぶことで、それぞれのアルゴリズムの役割や使い分けのイメージを具体的に掴むことができました。また、深層学習についても、その基本的な考え方と応用可能性を直感的に理解することができ、大きな学びとなりました。特に、少ないコードで実用的なモデルを構築できる点や、既存のライブラリを活用する重要性を学べたことは、今後の研究・開発に直結する大きな収穫でした。
本コースで得た学びを出発点として、今後は臨床とデータサイエンスを架橋するスキルをさらに磨き、実臨床に還元できる形での医療AIの発展に貢献していきたいと考えております。改めまして、このような貴重な機会をご提供いただき、誠にありがとうございました。
研究や今後に活かせると思い、体験コースに参加しました。高校や大学の教養課程でプログラミングやAIに触れてきましたが、機械学習などの内容が飛ばされて説明されたため、今回の体験コースがとても役に立ちました。元からデータサイエンスを活用してみたいという思いはあったが、どう独学で勉強するのが正解なのかわからなかった。今回の体験会では、データサイエンスをどのように学べばいいのかについてもご紹介され、今後やるべきことが明確になりました。また、実際に体験コースに参加することで、プログラミングやデータサイエンスに触れるきっかけになったと強く実感しました。今やるべきことが知れたのがものすごく助かりました。ライブラリや機械学習など一度で理解することは難しいものもこのコースを通してより一層理解が深まったと感じました。また、ライブラリや機械学習が意外にも簡単のできることや、機械学習の原理を少し知ることができました。また、参加者との交流で自分の知る世界以外のところで活躍している人と交流できました。大学外でプログラミングを学ぶ機会が少なく、とても貴重な経験でした。私のように、大学のカリキュラムにはないが、プログラミングを独学で勉強しようと考えている方にはぜひおすすめしたいコースです。
初めて外部の大学の勉強会に参加させていただきました。私は将来、医療分野におけるデータサイエンスの研究に携わりたいと考えています。しかし現在は学部1年生で、履修できるのが主に教養科目に限られているため、情報科学やデータサイエンスを独学で学んでいたのですが、目標に向けて何をすべきかが明確でなく、手探りの状態で勉強を進めていました。そのような中で今回の勉強会に参加させていただき、実際に研究に取り組まれている方々のお話や考え方に触れることで、自分に不足している視点や、今後身につけるべき具体的な内容をより明確に認識することができました。また、同じ分野に関心を持つ方々と交流できたことも大きな刺激となり、自身の学習意欲を一層高める貴重な機会となりました。ぜひ次回の夏の学校にも参加させていただきたいと考えております。この度は貴重な機会をいただき、ありがとうございました。
医療や生命科学のAIに関心はあるものの、これまで体系的に学ぶ機会がなかったため参加させていただきました。本コースを通じて、「何が分からないのかも分からない」状態から、「何を理解すればよいのか」が見えるようになった点が非常に大きな収穫でした。Pythonの基礎から機械学習・深層学習までを一通り体験でき、AIの全体像を短時間で把握できたことは大変有益でした。
これからAIを学び始めたい方や、どこから手をつけてよいか分からない方にとって、良い出発点となるプログラムだと思います。
機械学習やディープラーニングでは、なぜこのような仕組みなのかについてまで深く解説してくださり、理解が深まりました。私は臨床研究を今回の機械学習やディープラーニングと絡めて研究の幅を展開していけたらと考えております。今後はこのようなAIを学習することは必須であり、AIの内容についていけないと研究から取り残されると懸念しており、AIの内容での留学が必要になる時代が来ていると思います。実際に私自身もAI・バイオインフォマッティックスでの留学を検討しております。非常に勉強になりました。ありがとうございます。
もし興味を持って事前にPythonを多少でも学んだ学生であれば、本プログラムの大半は不要になるかもしれないが、実際に研究や、医療の現場でどのようにAIが利用されているかを実際に研究されている方から聞ける機会があり、貴重な体験になります。なんとなく基礎に触れたことがあるところから、次に何をしたらいいかわからない人がこのコースへ参加しそれぞれの興味に応じて手を動かしてみることへの架け橋にするにはちょうどいいです。
もちろんPython?プログラミング？という状態の方でも１から説明してくださるので、これをきっかけにすることも悪くないと思います。
体験コースと銘打つだけあって、初学者にも丁度良い内容でした。内容のボリュームがあり説明についていくのに必死でしたが、清水研の学生さんの説明も非常にわかりやすくGoogle colaboratoryで自分の手元で動かせるのが楽しく学べました。
大変勉強になりました。国家資格を持っていて大学院に進むことを検討中ですが、機械学習等は義務教育には導入されていない世代で、一部は非常にハイレベルだと感じましたが、今後の研究や日常生活、診療においてもAIを活用する必要性を感じ、大変刺激的でした。次回以降も、研究室の勉強会等あれば参加させていただきたいと思います。
バイオメディカルAIの基礎について、１日でさらうことのできる非常に有意義な講座だった。
AIを医学に応用するやり方がよくわかりました
知らないこと後がとても多かったのですが、AI, バイオインフォマティクスの可能性をすごくかんじることができました。
バイオメディカルAI体験コース 2025
本日は体験コースに参加させていただきありがとうございました。丁寧で分かりやすい資料のおかげで初心者でも置いて行かれることなく無事に完走できました。いろんな立場の方が参加しておられたので、皆さんが実際にどのようなことにAIを活用したいのか聞きたかったです。オンラインでも参加者の茶話会のような時間があればいいなと思いました。
LIGHTHOUSEを用いた創薬ターゲット探索のお話は私自身創薬関係の仕事に従事しているので大変興味深く拝聴いたしました。ぜひ夏の学校でも学ばせていただきたいです。それまでに本日学んだことを足掛かりにデータ解析に挑戦していきたいと思います。 by 社会人
この度は体験コースに参加させていただく機会をいただき、誠にありがとうございます。私はITビジネス分野に従事する社会人ですが、これから難病創薬に何らかの形で携わりたい、ビジネスの立場から支援したいといった想いを持ち始めたところ、本講座のご案内をみつけて、応募いたしました。私のような働きながら学び直しをしたい社会人にとっては、開放されている学びの場が少ない、体系的に学ぶ方法が分からない、といったニーズがあります。今回の講座では、医療AIがどう活用されているのか、という概要と、体系的に学ぶためのロードマップを説明いただき、学び直しの入り口としてとても有益でした。特に後者、現役学生の方の勉強ロードマップ及び、清水先生からの勉強ロードマップのご説明パートは、なかなか網羅的にまとまって教えていただける場がないため、有難かったです。by 社会人
分子生物学系の研究室を修士で卒業後、社会人3年目でシステム開発に携わっているものです。
本コースに参加してよかった点を3点ご紹介します。①Pythonのよい復習になった。研究室時代にPythonを利用していましたが、しばらく触れていなかったため忘れていることが多くありました。プログラミングの基礎から深層学習の基礎までとかなり情報量が多い内容でしたが、勘所が戻せたように思います。②今後の勉強計画の参考になった。働きながらだとなかなか時間が確保できず、そもそもなにを学ぶがも迷走していました。本コースの中のロードマップの説明を聞いて、ひとまずの目標を明確にすることができました。関連分野の全体像を知れたことが特によかったです。③医療領域で働くモチベーションとなった。本コースは研究室の学生スタッフさんのお話がありましたが、熱意や好奇心が伝わり、私自身今後のキャリアを考えるよい機会となりました。総じて、貴重な内容を高密度で聞くことのできる充実度の高いコースでした。by 社会人
今回はとても素晴らしいコースを受講させていただきありがとうございました。製薬企業やベンチャー企業での薬理研究者という立場においても日々の業務の中でAIの存在感を大きく感じる機会に接することも増えたこともあり、私はAIやプログラミングに興味をもち簡単なコードの書き方を独学で勉強したりしましたが、実際に医療データを使用して活用するステージに到達する前に挫折しておりました。挫折の原因の一つとして何か、大きな壁があるように思えていましたが、今回1日の講義で基礎から応用の入口まで駆け抜けるように医療データを用いて丁寧に教えていただき、そんな壁はないことに気付かされどんどん勉強したくなりました。手はつけてみたもののその先に行けない私のようなビギナーにオススメです。また、同じような仲間がいることに気づけたのもとても良い刺激になりました。 by 社会人
参加させていただけて本当によかったです。ありがとうございました。
薬学部新５年で生命科学系の知識有、データサイエンスの知識0で参加しました。
長時間のセミナーを一人で受講し、体力や集中力的には少しハードでした。
途中、学生の説明に従い演習を行う時間帯には、よく分からず作業として追いかけるだけになってしまった部分もありました。しかし、説明にあるように本当に初学者が理解できるように用意されており、自分のやる気があれば能力や基礎知識の不足でついていけない事はないと思います。
今朝まで全く知らなかった世界の外形を掴むことができましたし、説明・資料はとても丁寧で、この講座が今後自分で学ぶための助けになることは間違いありません。また、今後のストラテジーも丁寧に示していただけました。
この講座にどれだけの価値を持たせられるかは今日以降の私（もしくは受講後の皆様）次第だと思います。ただ一つ断言できるのは、本当の初学者に向けた、丁寧で、無料で、（ボリュームに対しては）短時間で学ぶことができ、今後の学習についてのアドバイスをもらえる講座は他にはないと思います。（受講直後の身ですが）皆様が受講されることを強くお勧めします。by 学部生
バイオメディカルAI体験コース2025においては、今後学ぶうえでの指針を得られたことが最も有意義でした。最低限おさえておくべき知識量はどれくらいか、どこからChatGPT等のAIの力を借りて学べばいいかを知ることができたので、時間的に余裕のない社会人の初学者にとってはありがたいセミナーだったと思います。また、約1週間前に講義資料が事前に配布されたので、基本を概ね予習してから臨めました。そのため、当日もある程度は余裕を持ちつつ、理解度が足りていない部分を意識して受講できました。
当日のテーマの中で、最も新鮮に感じたのは深層学習概論でした。これまで馴染みがなく複雑な印象だったので心配でしたが、概要を把握できたので学ぶ上でのハードルが下がりました。今後、配布資料や紹介書籍を活用していきたいと思います。
今回、初めてWEB上での勉強会に参加しましたが、少し勇気を出して正解でした。これまでの勉強は学生時代から独学でしたが、一人だと現状の理解度や今後の方針で不安になりがちです。しかしながら、時には今回のようなイベントに赴くことも、安心して学んでいくうえでは有効だと感じました。自力で粘る部分、ChatGPT等のツールに頼る部分を意識しつつ、程よい距離感で学習習慣を身につけたいです。 by 社会人
私は、個別化医療や予防医療の社会実装をしたいという思いで、これまで何度も機械学習や深層学習など、概念だけでなく数学やプログラミングを独学しては挫折してというのを繰り返していました。独学してから数年が経ち、やはり、もう一度学び直したい、今度こそ自走できるようになりたいと思い、今回この体験コースに応募させていただきました。
面白いなと思ったのは、コースの最初のセクションで、医療にどのようにAIが活用されているのか？というお話です。特に、糖尿病の早期発見として血糖値ではなく心電図を活用し、さらにApple watchのように日常生活で簡単に測定・発見できるレベルだというのがとても印象的でした。元々アカデミアにいたので、また研究したいなという気持ちになりました。
嬉しいなと思ったのは、過去独学していたことが無駄ではなかったと知ることができたことです。当時、何のことを言っているのか理解ができていなかった部分が、今回のコースを受講することでそういうためにこの関数が必要なのかというのを理解することができました。私は、数学が苦手で、プログラミングも得意ではなく、私にAIの中身を理解するのは無理かもしれないと思っていましたが、また挑戦したいと思えました、次の夏の学校までに、教えていただいたロードマップを進めてまた参加できたらと思います。by 社会人
医療に関するAI・データサイエンスの手法について、概要を学ぶことができました。
受講する前は、この分野に興味はあるもののわからないことだらけで講義についていけるか不安でしたが、基本的なことから丁寧に教えていただけるので、途中でわからなくなるということはありませんでした。
また、講義パートと実践パートに分かれているので、手法の概念について学んだ後に実装方法を学ぶことができ、より理解を深められました。
最後には、今後どのように学習を進めていくべきか学生の方の経験も踏まえて伺うことができたので、この分野に興味はあるが何から手をつけたら良いかわからない方には特に参考になる内容だと思いました。
数式的な部分や、手法の細かいところについては、自身で継続して学習していく必要があるので、本日伺った資料などを参考に勉強していきたいと思います。 by 修士課程大学院生
この度は、このような素晴らしい会に参加する機会をいただき、誠にありがとうございました。私は普段、内科医として働く中でAIを用いた研究や医療応用に興味がありましたが、体系的に学ぶ機会がなかったため参加しました。医療現場でAIの重要性を感じつつも、敷居の高さに踏み出せずにいた私にとって、本コースは理想的な入門でした。プログラミング初心者でしたが、Pythonの基礎から医療AIの応用まで、非常に分かりやすく学ぶことができました。特に「巨人の肩の上に立つ」でのライブラリ活用や「機械学習の代表手法とお友達になろう」のセッションは大変勉強になりました。1日で効率的に学べるよう工夫されたカリキュラムであり、これだけ濃密な内容を無料で学べるのは貴重な体験でした。時間の関係もあり、講義自体はハイペースで進行しましたが、資料が分かりやすく、復習しやすいような工夫がされており、感動しました。今後、自身の研究課題にAIを取り入れるためにも、AIやデータサイエンス、Pythonの勉強を継続していきたいと思います。バイオメディカルAI夏の学校にもぜひ参加したいと思います。清水先生とスタッフの方々の丁寧な指導に感謝申し上げます。by 医療系専門職
この度、初めて対外向けの体験コースに参加させていただきました。豊富な教材とバイオメディカルAIの紹介、さらに今後勉強していく上でのロードマップまで提供いただき、本当に参加費が無料なのかと驚いたほどです。また、多種多様な背景を持つ学生や社会人の方々と交流を持つ機会もいただけました。自分は以前よりデータ分析に興味があり、どの分野においてもデータサイエンスのニーズの高さを感じておりました。将来の自己投資といった意味でも習得したい分野である一方、独学で進めていく中では自分のやり方が正しいのか不安もあり、思い切って今回の体験コースに参加させていただきました。上記に記載した通りの情報や学びは勿論ですが、実際にプログラミングに触れてみることでモチベーションを得ることに繋がったと思います。初学者の方で、同じように悶々としながら独学で習得を志している方がいれば、この体験コースに参加することを強くお勧めしたいです。同じようにデータサイエンスを身につけたいといった目標をもつ仲間との出会いにも刺激を受けられるかと思います。この度は、大変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
中盤までは既知の事項が多く自分の知識の穴を確認し埋めるような印象でしたが、深層学習について勉強になりました。また、現役医学生からバイオメディカルAIについてお聞きすることができとても貴重な機会であったと感じました。今後どのように学習を進めるべきかの指針を示してくださりこれからのモチベーションにもつながるように思います。ありがとうございました。by 学部生
業務としてNGS解析をおこなっておりますが、これからはAI技術を活用して、幅広いビジネスを展開していきたいと考え、基礎固めをするために本コースを受講いたしました。
Pythonの基礎から教えていただけますが、知識ゼロからですと、途中で消化不良になってしまう可能性もあるのではないかと思いました。Slackでいつでも、質問ができるようになってはいるものの、「何がわからないかわからない」というような状況にならないとも限らないので、可能であれば、予習をしておくことをお勧めします。
私は、オンラインで受講しましたが、質問のしやすさやコミュニケーションの取りやすさでは、対面にはかなわないので、できることなら対面がよかったと思いました。
それから、個人的な事情にはなりますが、家庭があると一日時間をとるというのは、けっこう厳しいですし、途中で復習をして、理解を確認してから次に進みたいという気持ちもあり、可能であれば、一日に集中させず、複数回に分けていただけるとなおよかったです。
次年度以降はどうかわかりませんが、本コースでは、清水先生だけでなく、学生さんも講師として参加されています。頑張っていただき、ありがとうございました。 by 社会人
バイオメディカルAI体験コースに参加させていただき、ありがとうございました。
ライブラリの活用方法から代表的な機械学習手法の解説まで、専門的な内容を非常にわかりやすくご説明いただき、大変有意義な学びの機会となりました。プログラミングに関する予備知識がなくても理解しやすい構成となっており、どの参加者にとってもAI技術とバイオメディカル分野のつながりを実感できる内容だったと感じております。
また、コース名の通り、本プログラムはまさに“体験”であり、バイオメディカルAIという奥深い世界への第一歩となるものだと実感しました。今回の学びを起点に、自習を通じて理解をさらに深め、ぜひ夏のコースにはより高度な内容に挑戦できる状態で臨みたいと考えております。by 社会人
体験コースでは、データサイエンスのリテラシーレベルに相当するバイオメディカルデータの扱い方を学べました。Pythonを初めて使う人でも学べるような構成であり、Google Colaboratoryの使い方からPythonの基本文法（変数とデータ型、if文、for文）を学べ、生成AIの利用やエラーの対応についての情報もあり役立つ内容でした。データサイエンスに使用するライブラリの使い方も学べ、医療データに対するデータ加工方法を体験できました。機械学習の仕組みについては、数式を最小限にした具体例によって理解を深められ、実際に教師あり学習（回帰と分類）を実践できました。深層学習についても触れられ、ライブラリのおかげで誰でも簡単に古典的な機械学習から深層学習まで容易に実装できるということを実感できました。最後に、医療AIの事例紹介や学ぶためのロードマップ、幅広い分野を勉強する上でのアドバイスをいただき、今後のバイオメディカルAIの学習意欲が向上し、参加できてよかったと思います。 by 社会人
このコースでは、AIの基礎から医療応用までを1日で集中的に学ぶことができました。午前はPythonの入門を扱い、私は事前に学習していたため復習になりました。初学者にはややテンポが早いかもしれませんが、学習の良いきっかけになる内容でした。午後は「モデル」「学習」「学習法」といったAIの中核的な概念を扱いました。モデルとは説明変数から目的変数を予測する仕組みのことを指します。学習とはその予測精度を高める過程、学習法とは学習のアルゴリズムのことです。線形回帰やロジスティック回帰、決定木、SVM、ニューラルネットワークなどのモデルと、それに関連する学習法（ランダムフォレストやGBDTなど）を、理論と実装の両面から学びました。Pythonでの実装は驚くほど簡潔で、コードを書くハードルが低く、学びの障壁を下げてくれました。終盤では、今後の学びの道筋やおすすめ教材も紹介され、AIの勉強を継続していくための具体的な指針を得ることができました。全体を通じて、バイオメディカルAIの全体像を把握でき、自分に不足している知識や今後の課題が明確になりました。Pythonの入門書を読んでから参加すると、より理解が深まると感じます。by 学部生
私はこれまで、主にRを使ってデータの扱いや解析を行ってきたため、Pythonに関しては全くの初心者でした。そのため、今回の体験コースでPythonの基礎から丁寧に学ぶことができたのは非常に助かりました。文法や基本的なデータ構造だけでなく、実際のデータを使った演習を通じて、どのようにPythonを活用すればよいのかを実感しながら学ぶことができました。
また、機械学習の基本的な考え方についても、丁寧な講義のおかげで、今後の理解の土台となるような知識を身につけることができました。特に印象に残っているのは、「ロジスティック回帰」や「ROC曲線」など、一見すると難しそうに感じる専門的な用語についても、理論的な背景や活用例を交えてわかりやすく説明していただけた点です。単なる用語の説明にとどまらず、「なぜそれが重要なのか」「どのような場面で使うのか」という文脈も含めて解説されていたため、表面的な理解ではなく、根本的な考え方をある程度つかむことができたように思います。
さらに、csvファイルなどの外部データの読み込みや加工といった、実務でも頻繁に出くわすような処理について、実際に手を動かしながら学べたのも大きな収穫でした。こうした操作は、教科書を読むだけではなかなか身につかず、かといって独学では躓きやすい部分でもあります。今回のコースでは、必要なライブラリの使い方や、データを整形する際の具体的なコード例なども示していただけたため、実践的なスキルとして習得する良い機会になりました。
「体験コース2026」への参加を検討されている方には、初心者の方にもわかりやすい設計がなされており、プログラミングや機械学習の基礎を安心して学べる場であると自信をもっておすすめできます。興味はあるけれど不安という方にこそ、ぜひ一度参加してみていただきたい内容です。 by 学部生
バイオメディカルAI「体験コース2025」を受講させていただきました50代半ばの会社員です。
私自身はある程度ライフサイエンスの知識と統計学の素養はありますが，データサイエンスの手法にはあまり馴染みがなく，特にPythonを用いた解析の経験はほとんど無かったため，実際に解析を行うプログラム内容に魅力を感じて応募させていただきました。講義では先生はライフサイエンス及び統計学・データサイエンスのバックグラウンドが無い方であっても理解できるよう，易しくかみくだいて説明くださいましたので，興味はあるけれども，ついていけないのではないかと不安に思われる方も心配ないと思います。Pythonを用いた実習はGoogle Colaboratoryを利用しますので，Googleアカウントさえあれば特に準備も不要で参加できました。演習内容も研究室の学生の方々が丁寧にご準備された資料を用いて説明くださいましたし，教材のコードで復習することで理解が深まります。プログラムには研究室に所属されている現役の医学生の方からお話いただける内容もあり，学生の方にとっては貴重な機会となったと思います。バイオメディカル領域のデータサイエンス・AIに関心をもつ学生はもとより社会人にもお薦めです。by 社会人
清水先生のわかりやすい講義と、学生スタッフの皆様の実体験を交えた講義のおかげで、バイオメディカルAIの世界とはどんなものか、プログラミングの基礎からAI学習の初歩的ながらも重要な手法まで、1日でしっかりと学ぶことができました。特にプログラミングの資料は図解も多く、1～数行ごとにコードの説明が書かれていたので、プログラミング初級者には大変わかりやすかったです。本講義で今後どんな勉強が必要か、どんなことを勉強したいかがつかめてきたので、今後も独学で勉強を頑張って続けていこうと思っています。この度はバイオメディカルAI体験コースに参加させていただきありがとうございました。 by 社会人
今回私は対面で参加させていただき、非常に有意義な時間を過ごすことができました。
超基本的なプログラミングからスタートし、学習モデルまで説明していただきました。配布された資料も充実しており、講義の内容を踏まえながら振り返ることができるよう丁寧に構成されているため、今後の学びの中でも大いに活用させていただけると感じています。
講座の内容に関しては他の参加者の方がすでに詳しく触れておられると思いますので、私は対面で参加したことの感想を述べさせていただきます。
まず、お昼休憩の時間には、大学院生の方と直接お話しする機会がありました。どのように学習をされてきたのかや、将来への考え方を伺い、自分の進路に対する思いがより一層強くなりました。また、ご自身が研究室でどのようなことをされているかについても説明していただきました。皆さん親切に接してくださり、質問にも丁寧に答えてくださったおかげで、楽しく学ぶことができました。
さらに、現地参加されていた他の方々とも交流することができました。皆さんそれぞれ豊かな経験をお持ちで、お話をさせていただく中で、自分の視野が広がり、大きな刺激を受けました。
最後に行われたラボツアーでは、清水研究所内のさまざまな研究室をご案内いただき、実際に使用されている機器や本、さらには学生の方々が使用されている部屋まで見学させていただくことができました。研究室の雰囲気に触れ、研究環境の魅力を感じることができました。
今後は清水研究室のカリキュラム案などを参考にしながら、着実に学びを深め、いずれは高度な議論にもしっかり参加できるような力を身につけていきたいと思うような１日でした。
この度は、このような機会を設けて頂きありがとうございました。by 学部生
PythonとAIについての基本から、深層学習や機械学習といった応用分野まで、想像以上に幅広い内容を扱っていて驚きました。最初は順調に理解できていたのですが、徐々に専門的な内容になり、正直ついていくのが大変に感じる部分もありました。「体験コース」という名前から想像していたよりもレベルが高めでしたが、その分多くの知識に触れることができ、AIの世界への入門としては非常に良い機会だったと思います。
内容は復習すればするほど理解が深まる構成になっていると感じたので、今後も学び直していきたいです。またこういった体験会があれば、ぜひ参加したいと思います。 by 学部生