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AIの思考法の進化：直感から熟考するパートナーへ AIの「思考法」の進化：直感から熟考するパートナーへ 従来のAIは高速な「直感（システム1）」でパターンを認識しますが、医療など高い信頼性が求められる分野では、論理的な「熟考（システム2）」が不可...

学習のポイント：快適なAI研究環境の構築 パワフルなAI用PCは騒音・発熱・場所の制約といった課題を伴います。この章では、SSH技術を使った「リモート開発」によりそれらの壁を乗り越え、Macなど好きなPCから、どこでも快適に研究できるプロの仕事術を学び...

学習のポイント：AI研究の再現性を守る技術 AI研究の信頼性を支える「仮想環境」の重要性と、クリーンな環境にPyTorchをセットアップする基本手順を学びます。これは、誰が実行しても同じ結果を得られる「再現性の高い研究」を行うための必須スキルです。 ...

学習のポイント：UbuntuへのNVIDIAドライバ導入 本記事では、AI研究に最適なネイティブUbuntu環境の構築を目指し、NVIDIAドライバをインストールする際のプロの作法を解説します。将来のトラブルを避けるための賢いインストール方法（DKMS）の選択と、多く...

WindowsとLinuxで作る「二刀流」AI開発環境 この記事の要点は、WSL2を用いてWindowsの快適な操作性とLinuxの強力な開発環境を両立させ、GPUパワーを最大限に引き出す手順です。4つのステップで、あなたのPCを本格的なAI研究室へと変貌させましょう。 コン...

「自分だけのAIラボ」構築ロードマップ この記事の要点は、研究者が自身のPC上にAI開発環境を構築するメリットと、その実現に向けた4ステップのロードマップです。クラウドにはない「試行錯誤の自由」と「絶対的なデータセキュリティ」を手に入れ、研究を...

AI研究室 構築ロードマップ このガイドは、個人研究者が自分専用のAI研究室（GPUワークステーション）をゼロから構築するための3つのステップを解説します。計画から環境構築、快適な開発スタイルの確立まで、高速な研究サイクルを実現する全工程の地図で...

外科医が手術に臨む際、メスやガーゼが滅菌され、正確に配置されていることを確認しない、などということはあり得ないでしょう。万全に準備された環境こそが、手技の成功と患者の安全を支える基盤だからです。 実は、医療AIの研究開発もこれと全く同じです...

この記事のポイント この記事では、SFのように聞こえる「AGI（汎用人工知能）」が、今や現実的な開発目標となっている現状を解説します。AGIが現在のAIとどう違うのか、医療現場にどんな革命をもたらすのか、そして私たちが向き合うべき倫理的な課題まで、...

AIモデル『Transformer』の核心ポイント 現代の自然言語処理に革命をもたらした「Transformer」モデル。一つずつ単語を追う逐次的なアプローチ(LSTM)から脱却し、文章全体の単語間の関連性を一度に捉える「並列処理」を実現しました。この革新的な仕組みと...