大会がウェブ開催になり，ハンズオンセミナーもウェブ開催となりました．JAMIT2020大会の参加者の皆様は，無料でハンズオンにも参加できます．初心者，初学者を中心とした内容を予定しています．ぜひご参加ください．

（概要）
深層学習の実行環境は，比較的簡単に構築できる．本ハンズオンでは，参加者は．事前に提供されるセットアップ資料に基づいて，自分自身のコンピュータにTensorFlow／Keras／Pythonによる実行環境を構築し，その上で画像分類／領域分割／回帰／異常検知について，医用画像を利用した基本的な課題を実行する．また，必要に応じてDICOMファイルの読み込みなどの前処理の方法や，構築したモデルの保存／読み込みといった実践的な方法についても触れる．そして，課題に応じた評価方法についても考え方と処理方法を実践的に習得する．

（本年の特徴）
本ハンズオンは，コニカミノルタ科学技術振興財団助成事業として，学生／若手研究者の支援を目的として実施する．学会期間中５回（各回９０分程度）のセミナーを実施する．５回の内容は以下の特徴がある．

第１回　入門編：環境構築から自分の管理する画像の分類まで
第２回　画像分類：自分で構築するデータベースとその分類
第３回　領域分割：U–Netを利用した領域分割
第４回　回帰：画像から数値を予測
第５回　異常検知：AutoEncoderを利用した教師なし学習入門

（開催形態・会場）
ウェブ開催される大会に合わせて，ハンズオンセミナーもウェブ上で開催します．事前に公開するセットアップ資料と題材に基づいて，セミナー開催までにご自身のPCに環境を構築してください．

（各回の予定：９０分）
００：００〜００：０５　達成目標の確認
００：０５〜００：１０　プログラム実行のデモ
００：１０〜００：２０　自分のPCでの実行確認
００：２０〜００：３０　スクリプトの説明
００：３０〜００：４０　結果の確認／評価方法
００：４０〜００：５０　自分のPCでの実行結果確認
００：５０〜０１：００　問題点や限界の説明
０１：００〜０１：１５　ご自身での改良，結果の確認
０１：１５〜０１：２５　実習継続・質疑応答
０１：２５〜０１：３０　全体まとめ

（運営スタッフ）
原　武史（岐阜大学）
李　鎔範（新潟大学）
中田典生（東京慈恵医大）
小田昌宏（名古屋大学）

（協力）
本セミナーは，コニカミノルタ科学技術振興財団の支援を得て実施しています．また，岐阜大学人工知能研究推進センターの協力で実施します．