機械による「学習」とは？深層学習・画像認識のしくみ。自然言語処理とＣｈａｔＧＰＴ。これからの医師に必須のＡＩリテラシー！
もくじ情報：第１章　ＡＩの基礎（ＡＩ（人工知能）、機械学習、深層学習はどう違うのか？；医療ＡＩとは？　ほか）；第２章　深層学習の基本モデル（順伝播型ニューラルネットワーク（ＦＮＮ）；ＦＮＮの応用例；深層学習モデルの性能評価；過学習（Ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）；プレトレーニング（Ｐｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）とファインチューニング（Ｆｉｎｅ‐ｔｕｎｉｎｇ））；第３章　画像認識と畳み込みニューラルネットワーク（畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の原理；ＣＮＮと視覚機能の対比；ＣＮＮの３層構造の役割）；第４章　自然言語処理と再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮによる未来の予測；ＲＮＮの自然言語処理への応用；トランスフォーマ０（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）アーキテクチャの出現）；第５章　臨床医のためのＣｈａｔＧＰＴ（生成ＡＩとは？ＣｈａｔＧＰＴの構造と仕組み　ほか）

酒谷　薫(サカタニ　カオル)
東京大学高齢社会総合研究機構大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻特任研究員（前特任教授）。医学博士、工学博士。脳神経外科専門医。認知症など脳疾患の診療を行いながら人工知能の研究開発に従事。１９８１年大阪医科大学医学部医学科卒業。２０１９年東京大学大学院新領域創成科学研究科特任教授。受賞、日本医師会医学研究奨励賞（２０１０年）。学会：日本光脳機能イメージング学会副理事長、日本中医薬学会理事長、日本統合医療学会理事、ＩＳＯＴＴ会長（２０２３年度）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）