臨床が変わる! 医療AIシンプル・レクチャー・ブック
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目次
- 第1章 AIの基礎
1-1 AI(人工知能)、機械学習、深層学習はどう違うのか?
1-2 医療AIとは?
1-3 医療AIのメリット
1-4 医療AIシステムの基本構造
1-5 医療AIの課題
1-6 機械の「学習」とは?
1-7 数式のトレーニング
1-8 人工ニューロン(パーセプトロン)
1-9 AIにおけるニューラルネットワーク
1-10 ニューラルネットワークの学習方法
第2章 深層学習の基本モデル
2-1 順伝播型ニューラルネットワーク(FNN)
2-2 FNNの応用例
2-3 深層学習モデルの性能評価
2-4 過学習(Overfitting)
2-5 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
3-1 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の原理
3-2 CNNと視覚機能の対比
3-3 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
4-1 RNNによる未来の予測
4-2 RNNの自然言語処理への応用
4-3 トランスフォーマー(Transformer)アーキテクチャの出現
第5章 臨床医のためのChatGPT
5-1 生成AIとは?
5-2 ChatGPTの構造と仕組み
5-3 自然言語処理(NLP)の仕組み
5-4 Transformerの仕組み
5-5 ChatGPTの使い方
5-6 ChatGPTの活用
5-7 ChatGPTの医療分野での応用
5-8 現在のChatGPTの問題点
5-9 ChatGPTの使用に対する規制
5-10 ChatGPTの進化と可能性
5-11 AIに使われないために:AIリテラシーの重要性
巻末 いまさら聞けないAI用語