【特プロ】　メディカルAIコース　講師：筑波大学　根本清貴

【特プロ】　メディカルAIコース　講師：筑波大学　根本清貴

【タイトル】生成AI時代のデータ解析: pandasとseabornによるデータクリーニングと検算の基礎Data Analysis in the Age of Generative AI: Data Cleaning and Verification with pandas and seaborn【 講師 】筑波大学医学医療系　教授 　根本清貴講演 60分 + Q&A 30分概要: 「データを渡せば、生成AIが前処理も集計もグラフもやってくれる」という。出力はもっともらしい。　だが鵜呑みにしてよいのか。AIは文法を間違えない。間違えるのは、重複した患者IDを一人と数えるか、999を欠損とみなすか、単位の混在に気づくかという、データの意味を知らないがゆえの判断である。本講義では、意図的に汚した外来検査データを使う。受講者自身がAIに前処理を書かせ、pandasで行数と欠損を数え、seabornで分布を描いて自ら検算し、論文のTable 1を仕上げる。AIを使うほど重要になる「疑い、確かめる」手順を持ち帰ってほしい。コードはAIが書くので、Python未経験でも参加できる。日時：    2026年12月3日（木）Teams    午後5時00分から午後6時30分Date:    Dec. 3, 2026 (Thu.) 17:00 – 18:30　Online（Teams）言語：    発表&パワーポイント: 日本語Language：    Presentation & PowerPoint: Japanese連絡先：    AI-MAILs淺井 (AI-MAILs事務局内線 2004)¬¬¬Contact:    Ms. Sayuri Asai, Secretariat of AI-MAILs (ext.2004)＊    Teams にて開催します。前週金曜日に学務課よりメールで送られる「TKR&TPRO 特論/特プロ開講通知」を確認して下さい。This lecture is held through Teams. The URL for class registration of this lecture will be announced by the e-mail“【med-all】TKR&TPRO Lectures Scheduled Coming Week” sent on Friday of the previous week. Please check emails regularly, when the lecture date of your choice approaches.＊    講義の出欠は指定フォームへ入力していただきます。フォームへのリンク先は講義終了後にキーワード若しくは課題とともに通知します。Please mark your attendance using the designated form. We will share the form link after the class, along with a keyword or assignment.＊    配布資料、講義についてのお知らせが直前にされる場合があります。その場合はmed-allではなく、AI-MAILsホームページでお知らせしますので時折ご確認ください。There may be last-minute announcements regarding handouts and lectures. In such cases, the information will be provided on the AI-MAILs website rather than on med-all, so please check it occasionally.　 https://www.med.nagoya-u.ac.jp/ai-mails/

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