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資料情報
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No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
1 |
図書情報館 | 1310694235 | 490/サ/ | 2階図書室 | WORK-431 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
× |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1008001871437 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
臨床が変わる!医療AIシンプル・レクチャー・ブック |
書名ヨミ |
リンショウ ガ カワル イリョウ エーアイ シンプル レクチャー ブック |
著者名 |
酒谷 薫/編著
|
著者名ヨミ |
サカタニ カオル |
出版者 |
新興医学出版社
|
出版年月 |
2024.7 |
ページ数 |
71p |
大きさ |
22cm |
分類記号 |
490
|
分類記号 |
490
|
ISBN |
4-88002-931-3 |
内容紹介 |
医療従事者が、AIに関する最低限の知識を身に付けるためのテキスト。AIの基本、特にディープラーニングの概念と、最新のトピックスについて、イラストを多用してわかりやすく解説する。 |
件名 |
医療-データ処理、人工知能 |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)内容紹介 |
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! |
(他の紹介)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) |
(他の紹介)著者紹介 |
酒谷 薫 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) |
内容細目表
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