DeepImaging2023

DeepImaging 2023, Fourth edition of the Deep learning for medical imaging school – Lyon April 17-21 2023

DeepImaging 2023, Quatrième édition de l’école d’apprentissage profond pour l’imagerie médicale – Lyon 17-21 avril 2023

L’école DeepImaging 2023 est organisée par les laboratoires LabEx Primes, Creatis, le laboratoire Hubert Curien, l’Université de Sherbrooke et l’ETS de Montréal. Cette école s’adresse aux débutants et aux experts en imagerie médicale (étudiants, post-doctorant.e.s, professionnels de la recherche et professeur.e.s) désireux de découvrir les principes fondamentaux de l’apprentissage profond et la manière dont il se traduit en imagerie médicale. Nous vous guiderons à travers les bases de l’apprentissage automatique jusqu’aux dernières percées de l’apprentissage profond appliquées à l’imagerie médicale. Comme indiqué dans le planning, l’école comprend des présentations orales (16 heures) et 4 sessions pratiques (4 heures chacune). Au cours des sessions pratiques, les participants seront guidés à travers les choses à faire et à ne pas faire dans les programmes d’apprentissage automatique pour l’imagerie médicale. Veuillez consulter le programme pour plus de détails.

Faut-il être un expert en apprentissage machine / apprentissage profond pour participer à l’école ? Non ! C’est le but de cette école !

Devez-vous être un expert en programmation pour participer à la session pratique ? Non ! Seules des compétences de base en programmation Python sont requises.

Nous prévoyons un maximum d’environ 70 participants. En raison du nombre limité de places, un processus de sélection sera appliqué aux participants.

Le réseau Formation de FLI accordera des bourses à 10 doctorants désireux de participer à l’école (voir la procédure en ligne sur le site de l’école).

Vous trouverez tous les renseignements sur le site : https://deepimaging2023.sciencesconf.org/

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Deep Imaging 2023 is organised by the LabEx Primes, Creatis, Hubert Curien laboratory,  the University of Sherbrooke and the ETS of Montreal. 

Information is available on the link  https://deepimaging2023.sciencesconf.org/