Medical AI with Python– category –

難易度：★★☆☆☆ 💡この第3章では、第1・2章で学んだ知識を活かし、実際にニューラルネットワークを構築してMNIST手書き数字データを分類してみましょう。モデルの定義から訓練、精度の評価、そして誤認識の可視化まで、ディープラーニングの基本サイクルを...

難易度：★★★★★（正直、激ムズです！初学者の方は、読み飛ばしても大丈夫です） 学習のポイント この章では、ニューラルネットワークが「間違い」から学ぶ仕組みである「誤差逆伝播法」と、その計算を自動化するPyTorchの「自動微分」を解説します。順伝播...

難易度：★★★☆☆ こんにちは！前回は「生成系AIの概要と医療への応用可能性」を概観しましたが、今回は実際にコードを書くための環境構築と、Python + PyTorchの基本について学びます。 医療分野で生成AIを活用するときには欠かせない“土台”なので、しっかり...