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AI開発戦略の進化：3つのパラダイムシフト AIの性能向上は、闇雲な試行錯誤ではなく「スケーリング則」という戦略的な指針に基づいて進められてきました。その開発思想は、リソース配分の最適化を巡り、この数年で劇的に変化しています。ここでは、その進...

AI開発のパラダイムシフト：要点サマリー AIの学習方法が根本的に変わろうとしています。人間が作った「お手本」から学ぶ時代は終わり、AI自身が試行錯誤する「経験」から学ぶ新時代へ。DeepSeekというAIがその扉を開き、医療分野にも大きな可能性と新たな...

学習のポイント：AIとGPU 学習のポイント：AIとGPU AIの計算にはなぜGPUが不可欠なのでしょうか？GPUが持つ並列処理アーキテクチャの優位性、市場を支配するNVIDIAの強さの秘密、そして未来の技術動向までを視覚的に解説します。 GPUがAIに最適な理由 並列...

学習のポイント 本章では、従来の静的な医療AIから一歩進み、「時間」という概念がいかに診断や治療を革新するかを学びます。具体的な応用事例から、体系的な学習ロードマップまで、時系列AIの全体像を掴むことが目標です。 なぜ「時間」が重要か 静的デー...

学習のポイント：時系列Transformerの世界 本章では、時系列データを扱うAIがどのように進化したかを探ります。過去の情報を忘れてしまうRNNの課題を、Transformerの「自己注意機構」がどう解決し、さらに最新モデルがどう効率化しているのか、その核心を...

学習のポイント：Softmax関数 AIの生の出力「スコア」は直感的ではありません。Softmax関数は、このスコアを合計100%の「確率（信頼度）」に変換する重要な役割を担います。これにより、AIの予測を誰もが理解し、比較・活用できるようになります。ここでは...

学習のポイント：AIの最適化アルゴリズム AIの学習は、ただ損失関数の坂道を下るだけでは成功しません。非効率な「ジグザグ移動」や偽のゴール「局所最適解」といった罠が待ち受けています。この課題を克服するため、慣性を利用する「モーメンタム」や、両...

Git & GitHub 学習のポイント 煩雑なファイル管理から脱却し、研究開発の再現性と効率を劇的に向上させる「バージョン管理」の基本です。Gitはコードの歴史を記録するタイムマシン、GitHubはその歴史をチームで共有し、共同作業を加速させるためのプラット...

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...

学習のポイント 優れた研究は、優れた整理術から生まれます。この章では、研究の再現性を高める「プロジェクトフォルダ構成の型」と、その準備を効率化する「ターミナルの基本操作」という、プロフェッショナルな開発の土台となるスキルを学びます。 再現...