2025年– date –

[Medical AI with Python: P68] パラメータ効率的ファインチューニング（PEFT） — LoRAを用いて巨大モデルを低コストで特定タスクに適応させる手法を学ぶ

[Medical AI with Python: P61.1] ResNetとDenseNet — スキップ接続を用いて勾配消失を克服し、深層学習を可能にした革新的構造を学ぶ

[Medical AI with Python: P67] Vision Transformer (ViT) — Transformerアーキテクチャを画像認識に応用する新時代のモデルを学ぶ

[Medical AI with Python: P66] 自己教師あり学習 — 大量のラベル無しデータからAIが自ら学ぶ「独学」の技術を理解する

[Medical AI with Python: P65] 生成モデル入門③ 拡散モデル (Diffusion Models) — ノイズを除去する過程で画像を創り出す、新時代の生成AI原理を学ぶ

[Medical AI with Python: P64] 生成モデル入門② 潜在変数モデル (VAE/GAN) — データを抽象的な「潜在空間」へ写し取り、創造する仕組みを学ぶ

[Medical AI with Python: P63] 学習の「ペース配分」を最適化する：学習率スケジューリング入門

[Medical AI with Python: P61] 深層学習の「高速道路」：ResNetとスキップ接続の革新

[Medical AI with Python: P62] 深層学習の「安定化装置」：正規化層と重みの初期化

[Medical AI with Python: P27] 初めての総合演習！多層ニューラルネットで疾患予測に挑戦