Medical AI with Python– category –

Difficulty: ★★☆☆☆ 💡In this third chapter, let's leverage the knowledge from Chapters 1 and 2 to actually build a neural network and classify the MNIST handwritten digit data. We will implement the entire basic cycle of deep learning, fr...

学習のポイント：医療AIとTransformer 医療時系列データ分析におけるAIモデルの進化を解説。従来のRNN/LSTMが持つ課題を、Transformerの革新的な「Attention機構」がどう解決するのか、そしてPyTorchによる実装から倫理的課題までを学びます。 🤔 従来モデ...

学習のポイント：Pythonデコレーター Pythonのデコレーターは、既存の関数コードを変更せずに、ログ出力や実行時間計測などの共通機能を追加できる強力な仕組みです。コードの再利用性を高め、医療AI開発における研究の再現性や保守性を向上させます。 🎁 ...

AIと因果推論の学習ポイント AIはデータから驚くべき「相関」を見つけ出しますが、それだけでは「介入したらどうなるか？」という「因果」の問いには答えられません。因果推論は、その溝を埋め、AIを単なる予測ツールから、より賢明な意思決定パートナーへ...

ワールドモデル 学習のポイント ワールドモデルは、AIが自分の中に「世界のミニチュア版シミュレーター」を構築する技術です。 現実で何度も試す代わりに、頭の中の仮想世界で未来を予測し、安全・高速に学習することで、医療などの複雑な分野に革命をもた...

AI推論を「速く、賢く」する3つの技術 AIを研究室から臨床現場へ届けるには「推論」の最適化が不可欠です。本稿では、AIを軽量化・高速化するための代表的な3つのアプローチ「量子化」「知識蒸留」「投機的実行」の仕組みと目的を図解と共にわかりやすく解...

専門家集団AI「Mixture of Experts (MoE)」とは？ AIの「性能」と「コスト」のジレンマを解決する革新技術が「Mixture of Experts (MoE)」です。一人の天才に全てを任せるのではなく、課題に応じて最適な専門家チームを編成する賢い仕組みで、AIが「万能な...

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...

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...

学習のポイント コードの変更履歴を記録する「Git」と、それを共有・バックアップする「GitHub」は、研究の再現性を高める必須ツールです。この章では、変更を記録する基本操作から、共同作業や安全なデータ管理まで、プロの開発者に不可欠なバージョン管...