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≪実験医学別冊≫

神経科学者と学ぶ深層学習超入門

AIの種を知り、知識の樹を育て、研究で最新モデルを使いこなす

神経科学者と学ぶ深層学習超入門
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≪実験医学別冊≫

筆頭著者 渡辺 英治 (著)

その他の著者等 渡辺英治/著

羊土社

電子版ISBN

電子版発売日 2025年8月4日

ページ数 207

判型 A5

印刷版ISBN 978-4-7581-2284-9

印刷版発行年月 2025年7月

DOI https://doi.org/10.18958/9784758122849

書籍・雑誌概要

深層学習・機械学習を一歩深く学びたいと思ったものの,やっぱり難しそう.そんな悩みに応える読み切りサイズの入門書.生命科学の研究者が執筆するから,数学・統計・情報学の知識がなくてもサクサク読める! AIのだいじなことがスルスルわかる! 生命科学・医学研究への応用がミルミル見えてくる!

目次

【目次】


第1部 深層学習の基礎
1-1 超基本用語の整理
人工知能と機械学習と深層学習
モデル
線形と非線形
[雑談] 世界モデル

1-2 人工ニューロン
人工ニューロン
パーセプトロン
活性化関数
[雑談] ウォルター・ピッツ

1-3 学習
ニューラルネットワークの基本構造と学習
入力と出力
3種類の学習
損失関数と目的関数
誤差逆伝播法
局所解
過学習
転移学習
構造
[雑談] 脳と深層学習の速度

1-4 畳み込みニューラルネットワーク
歴史

全結合層
畳み込み層
プーリング層
[雑談] スケールと性能

1-5 リカレントニューラルネットワーク
ホップフィールドネットワーク
リカレントニューラルネットワークとゲート機構
エコーステートネットワーク
[雑談] 恐竜と哺乳類

1-6 画像生成AI
AutoEncoder
VAE
拡散モデル
[雑談] 視座

1-7 トランスフォーマー
ALL You Need Is Attention
トークン
埋め込み
自己注意機構
多頭注意
残差接続と正規化層
全結合層
そしてついに会話ができる
[雑談] 人工知能の倫理

1-8 深層強化学習
強化学習
行動選択ポリシー
マルコフ決定過程
Q学習
深層強化学習(DQN)
[雑談] 基盤AIとロボット

1-9 機械学習
機械学習の特徴
分類のための機械学習
次元圧縮(PCA)
次元圧縮(t-SNE)
次元圧縮(UMAP)
[雑談] Neuronist

第2部 深層学習と生命科学
2-1 第2部のはじめに

2-2 顕微鏡画像
Cellpose

2-3 遺伝子解析
Geneformer

2-4 タンパク質科学
AlphaFold2

2-5 医療
DenseNet
モデルの強化

2-6 神経科学
解析ツールとして
脳のモデルとして

2-7 行動科学
DeepLabCut

2-8 心理学
筆者の研究

2-9 ALife
ニューラルセル・オートマトン

2-10 第2部のおわりに
LLMと人工知能の未来

巻末付録
付録1 深層学習を体験する
付録2 おすすめの入門書3選

あとがき
索引

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