学部生のためのAI・機械学習の実践道場U-Netのご案内

広い意味のライフサイエンス (医療を含む) 領域の機械学習を学ぶ学部生・修士課程大学院生を対象にした実践道場U-Net (UはUndergraduateのUでもあります) を学生さんたちが自ら立ち上げました。当研究室ではオンラインで研究を行うオンライン研究、オンラインで学術論文を輪読するBiomedical Data Science Club、オンラインで入門書を学ぶ事前勉強会などを実施してきましたが、このU-Netは機械学習の実装 (プログラミング) に重点をおいた学生さんたちが運営する実践道場です。東京近郊にお住まいの方だけのご案内にはなってしまいますが、東京科学大 (旧東工大、東京医科歯科大) 以外の学部生、修士課程の大学院生にもOpenにしていますので参加希望の方はお問い合わせください (博士課程の大学院生はU-Netの対象ではありませんが、データ解析はじめてコースダブルメンター制度副指導バイオメディカルAI夏の学校等、博士課程学生を対象にした他の枠組みで学ぶことができます)。以下詳細です。

一番最初に勉強する書籍。独自のコーディング演習帳や資料もあります
  • 対象: 6年制の学部、もしくはそれに相当する 4年制学部 + 2年制修士課程の現役の学生で、ライフサイエンス系を専攻しているがAI・機械学習を学びたい学生さん、もしくは逆に数理情報系を専攻しているが医療・生命科学との融合領域を勉強したい学生さん。ただし継続性の観点から、応募時点で卒業まで残り1年を切っている方は参加できません。原則として当研究室所属者、Biomedical Data Science Clubメンバー、その他 open labや医療とAI夏の学校 (対面参加者のみ) 等で清水と何らかの面識がある方に限ります。対面開催のためスペースに限りがありますので、主体的かつ継続的に参加する意志の強い方を優先させていただきます。
  • 日時: 原則として隔週月曜日19時から (幹事学生の都合により変更の可能性あり)
  • 場所: 東京医科歯科大学駿河台キャンパス22号館5F (東京都 千代田区 神田駿河台 2-3-10, 最寄り駅はJR 御茶ノ水駅)
  • 内容: 「Pythonで実践 生命科学データの機械学習」(書籍はたくさんあるので購入する必要はございません)や、より発展的なcoding教材の学習、そしてチームでKaggleへ参加等の実践力の涵養。その他、学生さん達で活動内容を決めていきます。
  • 現在のメンバー: 東京大学医学部医学科2名、東京医科歯科大学医学部医学科4名、同保健衛生学科2名、明治大学総合数理学部1名
U-Netの様子。およそ10名の学部生が参加しています。