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[Math for Medical AI: M0.0] AIの勉強に必要な数学記号
AIや機械学習を学ぶ上で頻出する数学記号を、分野ごとに整理して簡潔に解説します。 【1. 集合・論理・命題論理】 記号読み方意味・用途解説例\(\in\)に属する要素が集合に属する\(x \in A\)（xは集合Aの要素）\(\notin\)に属さない要素が集合に含まれない... -
[Medical AI with Python：P22.2] Transformerの全体構造と中身
【はじめに】 ChatGPTやBERT、さらには医療分野に特化したBioBERTやClinicalBERTなど、今の自然言語処理（NLP）の基盤には、ほぼ例外なくこの「Transformer」というアーキテクチャが使われています。 もともとは2017年にGoogleが提案したモデルで、「Atten... -
[Medical AI with Python：P22.1] Transformerモデルの学習方法 — 事前学習とファインチューニングを理解する
【はじめに】 生成系AI、とくにTransformerモデルは、医療の現場や研究の現場において、ますます重要性を増しています。 たとえば、以下のような応用が既に始まっています： 電子カルテの文書から要点を自動要約して、診療録作成を効率化する 過去の診療履... -
[Medical AI with Python：P22.0] Transformerモデルの概要
🎯 本章の目的： 本章では、AIの中核をなすモデルのひとつである「Transformer（トランスフォーマー）」について、その仕組みや働きを初学者にもわかりやすく、かつ直感的にイメージできるように紹介します。 特に、医療の現場や研究分野における応用可能... -
[Medical AI with Python：P9] 損失関数と最適化：MSE・CrossEntropy・SGD・Adam
【深層学習における損失関数と最適化アルゴリズムの重要性】 深層学習のモデルは、与えられたデータをもとに「予測」や「分類」を行いますが、その「予測」や「分類」がどれほど正確であるかを判断するためには、損失関数（Loss Function）が必要です。損... -
[Medical AI with Python：P8] ニューラルネットワークをPyTorchで定義してみよう
— nn.Module によるニューラルネット構築と forward() の中身を徹底理解 【✅ はじめに：いよいよ「自分のAI」を組み立てる段階へ！】 これまでの章では、ニューラルネットワークを支える基礎的な理論と仕組みを学んできました。 内積や行列計算といった線... -
[Medical AI with Python：P22.5] Transformer Decoderモデルにおける出力生成の仕組み
【✅ トランスフォーマーにおける行列計算の全体像（Decoderモデル）】 GPTのようなDecoder-onlyトランスフォーマーは、入力されたプロンプトに基づいて1語ずつ文章を生成する自己回帰的モデルです。その内部ではすべての処理が「行列計算」として構成され... -
[Medical AI with Python：P7] Tensorと自動微分を体験しよう
【7.1 PyTorchとは？】 これまでに学んできたのは、深層学習の仕組みや数学的な直感でした。ここからはいよいよ、本物のコードを書いて、自分の手で深層学習モデルを動かしてみるパートに入ります。 この実装編で使っていくのが、Meta（旧Facebook）が開発... -
[Medical AI Classroom: B10] From Context to Expression — How Transformers and Probabilities Enable AI to Write Naturally —
🟦 Introduction: From “Reading” to “Writing” — How AI Creates Language In the previous sessions, we learned that AI has already acquired two essential capabilities: The ability to convert words into meaningful numerical representations (... -
[Medical AI Classroom: B9] What Does AI Focus On Within a Sentence? — How “Attention” Helps AI Understand the Flow of Language —
【🟦 Introduction: Understanding a Sentence Requires More Than Just Word Meanings】 In the previous session, we explored how AI attempts to understand words like “apple” or “hospital” by converting them into meaningful bundles of numbers...
