内容説明
機械による「学習」とは?深層学習・画像認識のしくみ。自然言語処理とChatGPT。これからの医師に必須のAIリテラシー!
目次
第1章 AIの基礎(AI(人工知能)、機械学習、深層学習はどう違うのか?
医療AIとは? ほか)
第2章 深層学習の基本モデル(順伝播型ニューラルネットワーク(FNN)
FNNの応用例
深層学習モデルの性能評価
過学習(Overfitting)
プレトレーニング(Pretraining)とファインチューニング(Fine‐tuning))
第3章 画像認識と畳み込みニューラルネットワーク(畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の原理
CNNと視覚機能の対比
CNNの3層構造の役割)
第4章 自然言語処理と再帰型ニューラルネットワーク(RNNによる未来の予測;RNNの自然言語処理への応用;トランスフォーマ0(Transformer)アーキテクチャの出現)
第5章 臨床医のためのChatGPT(生成AIとは?ChatGPTの構造と仕組み ほか)
著者等紹介
酒谷薫[サカタニカオル]
東京大学高齢社会総合研究機構大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻特任研究員(前特任教授)。医学博士、工学博士。脳神経外科専門医。認知症など脳疾患の診療を行いながら人工知能の研究開発に従事。1981年大阪医科大学医学部医学科卒業。2019年東京大学大学院新領域創成科学研究科特任教授。受賞、日本医師会医学研究奨励賞(2010年)。学会:日本光脳機能イメージング学会副理事長、日本中医薬学会理事長、日本統合医療学会理事、ISOTT会長(2023年度)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)