Annonce


7ème édition de la Summer School en Deep Learning pour l’Imagerie Médicale – Montréal, juin 2026

06 Février 2026


Catégorie : École thématique ;

Plus d'informations, lien externe :

Bonjour à toutes et à tous,

Nous avons le plaisir de vous annoncer la tenue de la 7ème édition de la Summer School on Deep Learning for Medical Imaging (DLMI26), du 15 au 19 juin 2026 à l’École de technologie supérieure de Montréal (ETS), Canada.

Cet événement est conçu pour tous les niveaux d’expérience en programmation, en deep learning, pour des débutants (doctorants, reconversion, besoin de ces outils, …) aux chercheurs déjà engagés dans le domaine.

Notamment, vous trouverez pendant cette semaine :

  • un parcours pédagogique complet, depuis les bases du machine learning jusqu’aux avancées en deep learning appliquées à l’imagerie médicale ;
  • 15 h de conférences et 5 sessions pratiques guidées, avec encadrement pour les travaux pratiques ; 
  • des conférenciers et experts internationaux reconnus pour leurs contributions scientifiques ;
  • des opportunités de réseautage, d’échanges et de discussions thématiques avec vos pairs. 

Informations pratiques

  • Lieu : École de technologie supérieure – ETS Montréal, Canada
  • Dates : 15–19 juin 2026
  • Format : Présentiel + participation virtuelle disponible
  • Public : étudiants, post-docs, professionnels de la recherche, enseignants, ingénieurs, cliniciens intéressés par l’IA en imagerie médicale.

Pourquoi participer ?

  • Approfondir vos compétences en deep learning appliqué à l’imagerie médicale.
  • Accéder à des contenus didactiques de qualité, même en tant que débutant.
  • Bénéficier de ressources pratiques et d’un accompagnement réel sur des cas concrets.
  • Élargir votre réseau professionnel international. 

Pour plus d’informations et pour vous inscrire, consultez le site officiel de l’événement : https://event.fourwaves.com/dlmi2026

Nous serions ravis de vous y retrouver !

Bien cordialement,
 Thomas Grenier pour le comité d’organisation de DLMI26

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