JAMITハンズオンセミナー
(教育委員会企画)

ハンズオンセミナーは，資料に基づいて参加者のPCに環境を構築し，すぐにでも実験や研究ができる環境を提供します．2025年度は，生成系AIを利用したプログラミング，基盤モデルの活用方法， DICOM画像（CT，MR画像）や病理画像（バーチャルスライド画像）の取り扱いや，ROC解析などの統計的な手法を用いた評価も取り扱います．また，いずれも入門から中級程度の課題を用意し，PyTorchの利用を中心とした深層学習を利用した実験の流れを実践的に習得します．
セミナーでは課題1から課題４を用意します（各回90分）．ご興味ある課題を自由に受講ください．それぞれ受講人数を24名程度に制限します．なお，ハンズオンの参加にはJAMIT2025大会への参加登録（当日現地受付のみ）と，ハンズオン専用ページから別途参加登録が必要です．当日は，コンピュータの持参が必要です．事前に持参するコンピュータに環境を構築してください．GPUは不要ですが実質的に動作しない課題があります．詳細はハンズオン専用ページをご覧ください．

※内容は変更となる場合があります

これまでのハンズオンセミナーは，画像分類や回帰，領域分割を2017年から取り上げてきました．2025年度はそれらの小規模チャレンジとして，胸部X線画像から左右反転画像の異常検知を行い，その検出精度をみなさんで比較する「ハンズオンセミナー・コンテスト」を企画しました．参加対象は，最近深層学習の研究や実験を始めた初学者／初級者の個人／グループです．サンプルプログラムとデータ，実行環境はハンズオンセミナーのウェブページで配布します．期間中に実施する「JAMIT2025ハンズオンセミナー・コンテスト」では，主催者がもつ画像データを公開し，その画像について異常検知を行った精度を回答していただきます．優秀な結果となった個人／グループを表彰します．奮ってご 参加ください．詳細はハンズオンセミナーのウェブサイトをご覧ください．

ハンズオンセミナーは，会場内の1部屋を利用して対面形式で実施します．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，そのPCをご持参ください．もしくは会場に持参したPCから環境構築済みのPCへリモートログインできるようご準備をお願いします．
会場内では無線LAN形式でEduroamによるネットワーク接続が可能となる予定です．ご自身でEduroamアカウントの確認，接続するPCの設定をお済ませください．PCの電源アダプターや増設コンセント類はご持参ください．

JAMIT2025大会ページにあるハンズオンセミナーへのリンクから参加申込を開始します．ハンズオンセミナーへの参加には，JAMIT2025大会への参加登録が必要です．
課題１は，ChatGPTとGoogle colabを利用します．それぞれのアカウント（無料枠）が必要です．セットアップがうまくできない場合には，ハンズオンセミナー開催時刻の３０分前から（会場開場の時刻以降），会場にてセットアップの補助を行います．2025年度は，Pythonに組み込まれた仮想環境である「venv」を利用します．

7月1日

参加登録開始

7月14日

セットアップ資料の公開／コンテストサンプルプログラム・データの公開

8月4日

セミナー資料の公開

8月28日

チュートリアルセミナー開催（課題１と課題４に関連）

8月29～30日

ハンズオンセミナー開催（大会２日目と３日目）

課題１	8/29　9:00〜10:30 講師：内山 英昭（奈良先端科学技術大学院大学）
課題2	8/29　15:00〜16:30（コンテストおよび表彰） 講師：原 武史（岐阜大学）
課題3	8/30　9:00〜10:30 講師：原 武史（岐阜大学）
課題4	8/30　14:00〜15:30 講師：小田　昌宏（名古屋大学）

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

00:10～00:30

自分のPCでの実行確認

00:30～00:50

プログラムの説明，GPUとの比較

00:50～01:10

結果の確認／評価方法

01:10～01:20

自分の結果の再確認

01:20～01:30

問題点洗い出し／質疑応答／まとめ

原，武史（岐阜大学），内山 英昭（奈良先端科学技術大学院大学），小田 昌宏（名古屋大学），河田 佳樹（徳島大学），中田 典生（東京慈恵医科大学），近藤　世範（新潟大学），畑中 裕司（大分大学）

本セミナーは，コニカミノルタ科学技術振興財団および株式会社ジーデップ・アドバンス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，東海国立大学機構健康医療ライフデザイン統合研究教育拠点の協力で実施します．

https://micv.sakura.ne.jp/jamitho/