Ｐｙｔｈｏｎで体感！医療とＡＩはじめの一歩 糖尿病・乳がん・残存歯のデータ、肺のＸ線画像を使って機械学習・深層学習を学ぶ体験型入門書
発売日：2024年9月
- ページ数
- ２３７ｐ
- ISBN
- 978-4-7581-2418-8
- 著者情報
- 宮野 悟（ミヤノ サトル）
東京医科歯科大学Ｍ＆Ｄデータ科学センター特任教授・センター長。東京大学名誉教授
中林 潤（ナカバヤシ ジュン）
東京医科歯科大学教養部数学分野教授。１９９２年熊本大学医学部を卒業。１９９９年熊本大学大学院博士課程を修了し医学博士を取得した後、２００６年九州大学大学院博士課程を修了し理学博士を取得。以後は数理生物学分野で研究を続け、２０２０年より現職。医学と数学の両方を学んだ経験を活かして、医療系大学における教養数学とデータサイエンス教育に取り組んでいる。現在の主な研究課題はがん幹細胞の多様性創出のメカニズムである
木下 淳博（キノシタ アツヒロ）
東京医科歯科大学執行役・副学長（情報・ＩＲ担当）／統合情報機構長／ＩＲ室長／教育メディア開発学分野教授。１９８７年東京医科歯科大学歯学部歯学科卒業。１９９１年同大学院歯学研究科修了。歯学博士。同大学歯周病学分野助手、歯学部口腔保健学科教授、図書館長、医療情報部長・副病院長を経て現職
須藤 毅顕（スドウ タケアキ）
東京医科歯科大学統合教育機構・特任講師。２０１７年東京医科歯科大学歯周病学分野で博士課程を修了。同大学歯周病学分野の医員、特任助教を経て、２０２０年より統合教育機構へ異動し、２０２３年４月より現職。統合教育機構では「医学・歯学分野における数理・データサイエンス・ＡＩ教育の開発」事業の専任教員として、学部学生を対象としたデータサイエンス教育に従事。主な研究テーマはゲノム解析、画像解析
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商品説明
これからのＡＩ時代では、医療従事者であってもデータリテラシーを身につけておく必要があります。でもどこから学べば？ そんな方はぜひ本書でその第一歩を踏み出してみてください。プログラミング言語Ｐｙｔｈｏｎを使って医療従事者が無理なく効率よく学べる、医療に特化したＡＩ入門書となっています。
■本書の特徴
１）機械学習やＡＩに親しむことを目的としています。そのため、データサイエンスやプログラミングの専門性の高い記述は避けています。
２）プログラミングやＰｙｔｈｏｎの初心者でも大丈夫です。無料のＧｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙを使って自分のＰＣですぐに始められます。
３）医療のデータを題材に学びます。本書のゴールである５章では、「肺のＸ線画像が肺炎かどうかを予測する深層学習モデル」を自作できます。
４）東京医科歯科大学（２０２４年１０月より東京科学大学）の必修講義「医療とＡＩ・ビッグデータ入門」で培ったノウハウが満載です。
■こんな方におすすめ
・機械学習やＡＩを学びたいけれど、どこから始めたらいいかわからない医療従事者や研究者の方
・ＡＩを気軽に体験してみたい医療系・生命科学系の学生の方
これからのAI時代では、医療従事者であってもデータリテラシーを身につけておく必要があります。でもどこから学べば？ そんな方はぜひ本書でその第一歩を踏み出してみてください。プログラミング言語Pythonを使って医療従事者が無理なく効率よく学べる、医療に特化したAI入門書となっています。
■本書の特徴
1）機械学習やAIに親しむことを目的としています。そのため、データサイエンスやプログラミングの専門性の高い記述は避けています。
2）プログラミングやPythonの初心者でも大丈夫です。無料のGoogle Colaboratoryを使って自分のPCですぐに始められます。
3）医療のデータを題材に学びます。本書のゴールである5章では、「肺のX線画像が肺炎かどうかを予測する深層学習モデル」を自作できます。
4）東京医科歯科大学（2024年10月より東京科学大学）の必修講義「医療とAI・ビッグデータ入門」で培ったノウハウが満載です。
■こんな方におすすめ
・機械学習やAIを学びたいけれど、どこから始めたらいいかわからない医療従事者や研究者の方
・AIを気軽に体験してみたい医療系・生命科学系の学生の方
目次
０章 演習準備―Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの基本
１章 Ｐｙｔｈｏｎに触ってみよう―年齢と歯の本数
２章 機械学習のしくみを理解しよう―糖尿病と乳がんのデータ
３章 さまざまな機械学習を理解しよう
４章 深層学習のしくみを理解しよう
５章 肺のＸ線画像を用いた画像分類にトライしよう
Ｔｏｐｉｃｓ 医療とＡＩのこれから
商品詳細
- 出版社名
- 羊土社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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