ニューラルネットワークの基本的な構成を講義した。インプット画像の畳み込み、重み係数、総和の取り方、種々の活性化関数、損失関数などを説明した。また、逆誤差伝播法による重み係数の計算方法も講義した。逆誤差伝播法の理解のために、微分の鎖則と最適化数学における勾配法も説明した。参加者（計９名）からは多くの質問を受け、講義する側も勉強になった。

画像解析をする前に画像中のノイズを除去しておく事は、より正確な画像解析をするために重要な下準備である。本講義では、ガウシアンフィルター?平均化フィルター?メディアンフィルター?双方向フィルター?フーリエ変換フィルター?ウェーブレット変換フィルターを学んだ。各ノイズ除去法のアルゴリズムや数学的な側面を説明し、その上でサンプル画像中のノイズを除去していった。そして、どのノイズ除去法が生物関連画像を扱う我々にとって最適であるかを判断する事も行った。参加学生５名と教員による活発な議論により全員にとって勉強になった。