医師・医学生のための人工知能入門
北澤茂・著
【目次】
Chapter1 人工知能が東大に合格する日は来るか
Chapter 2 「画像を分類する」人工知能(1)深層学習がブレイクスルーをもたらした
Chapter 3 「画像を分類する」人工知能(2)分類の基本は線を引く
Chapter 4 「画像を分類する」人工知能(3)AlexNet成功の鍵 ? 畳み込みでシナプスを減らす
Chapter 5 「画像を分類する」人工知能(4)AlexNet成功の鍵 ? シナプスの結合を正しい方向に変える
Chapter 6 深層学習で再現された視覚経路の階層構造 (1)
Chapter 7 深層学習で再現された視覚経路の階層構造 (2)
Chapter 8 深層学習で再現された格子細胞
Chapter 9 LSTMで時系列信号の情報処理が飛躍的に発展した
Chapter 10 深層学習を画像診断に応用する
他24
Chapter 2 「画像を分類する」人工知能(1)深層学習がブレイクスルーをもたらした
Chapter 3 「画像を分類する」人工知能(2)分類の基本は線を引く
Chapter 4 「画像を分類する」人工知能(3)AlexNet成功の鍵 ? 畳み込みでシナプスを減らす
Chapter 5 「画像を分類する」人工知能(4)AlexNet成功の鍵 ? シナプスの結合を正しい方向に変える
Chapter 6 深層学習で再現された視覚経路の階層構造 (1)
Chapter 7 深層学習で再現された視覚経路の階層構造 (2)
Chapter 8 深層学習で再現された格子細胞
Chapter 9 LSTMで時系列信号の情報処理が飛躍的に発展した
Chapter 10 深層学習を画像診断に応用する
他24
【記事】
現状のAIは,囲碁の世界王者に勝てるのに東大には合格できない.それはなぜか.1980年代のニューロブームを体験した脳生理学者である著者が,脳と比較しながらAIの基礎・歴史から応用や展望まで解説.平易な語り口をたどるうち,AIと脳研究の新たなクロスオーバーが見えてくるはずだ.