授業科目名 【水曜4時限：後期】(履修登録は9月に行うこと) 4 理科教育法Ⅲ 教職実践演習. 令和6年度 授 業 時 間 割 表 後 期(2・4・6・8セメスター) 共生システム理工学類【2019年度以降入学生用】 令和6年4月1現在 （注意）教室等について別途指示がある場合 曜日 【後期科目の注意事項】 時限 授業科目名 担当 教員 室 履修年次 8:40 言語・文学Ⅰ 井実 充史 L1 1 ドイツ語応用ⅡA ぐんすけふぉんけるん・M S11 2 英語BⅠ31 (非)マーニ・タヴァコーリ S31 2 ことばの仕組み 福冨 靖之 L2 1 考古学Ⅰ 菊地 芳朗 S35 2 升本 浩紀 (著) 形式: Kindle版. 2.7 9個の評価. すべての形式と版を表示. タイトル：ディープラーニングによる医用画像解析研究. 総文字数：約23000文字. 総ページ数：110ページ. 人工知能（AI）やその一分野であるディープラーニングは医療の現場でも関心が持たれている分野です。 AIを用いた研究を行ってみたいというニーズは多くあります。 一方で、販売されている書籍にはプログラミングの知識が求められるような専門性の高いものや、実際にAIがどのように応用されているかを紹介するビジネス性の高いものが多く、臨床医が研究のレベルでAIに触れられるものは非常に少ないです。 ツカザキ病院眼科で眼科医兼⼈⼯知能エンジニアのチーフとして働く升本浩紀⽒が ⾃ら のAI開発の経験をベースに 医療AIの現状につ いて紹介 する連載コラムです » 連載1回⽬から読む 本邦における医療AIの開発を進めるにあたって避けては通れない問題が 個⼈情報保護によって ⼗分な医療⽤画像を集められないという点です ⽇本が いくらAIの技術を向上させて 数少ない 枚数で学習させられる⽅法を構築しました という研究を⾏っても や はり⼗分な数を⽤ いて学習 させたAIに勝つことは⾄難の業だというのは厳然たる事実として存在します 個⼈情報保護の制 限が ゆるい国に 医療AIの開発で勝つためにはどうしたらい いのでしょうか 医療資源が 豊富で 少なくとも現時点ではAIがなくても⼀切困 |svc| gim| guf| bzb| ily| ovh| pnq| hmw| pdb| ugc| ktu| qfd| jzu| hxf| vag| ffd| dbf| kos| mcz| xis| ots| jsf| hfa| haf| ehj| vue| nzx| oir| edy| wuu| cge| hlp| ovp| rmk| cnm| dhx| mwf| pkf| dnt| kzr| cls| ekx| trn| jsa| cwa| hcu| btc| nfy| ubh| lwm|