最新刊
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 医用画像におけるディープラーニング(Deep Learning)をまとめた本格的なシリーズ 最新版 プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。 具体的には、Neural Network Console(ソニー)と、DIGITS(NVIDIA)、MATLAB(MathWorks,2020-2021年版から追加)を使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説しています。 人工知能には興味があるが、どこから始めたらよいわからず困っている方には、ぜひお勧めします。 本書利用にあったっての注意事項 第1章 深層学習の基礎 第2章 Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理 第3章 DIGITSを使った深層学習と医用画像処理 第4章 MATLABを使った深層学習と医用画像処理 第5章 ディープラーニングのための前処理と後処理
この著者の作品8
オーム社の作品12
Rによる教育・言語・心理系のためのデータサイエンス入門
Rubyプログラミング入門
行動データの計算論モデリング 強化学習モデルを例として
Pythonコンピュータシミュレーション入門 ー人文・自然・社会科学の数理モデルー
電子機械入門シリーズ メカトロニクス (第2版)
狙われる工場、守れ!“サプライチェーン” NIST SP 800-171 機密性確保のガイドライン
Rによる実証分析 回帰分析から因果分析へ
パクリの技法
量子コンピューティング ー基本アルゴリズムから量子機械学習までー
3Dでみるメカニズム図典 見てわかる、機械を動かす「しくみ」
Pythonデータエンジニアリング入門 高速化とデバイスデータアクセスの基本と応用
2024年版 第1種放射線取扱主任者試験 完全対策問題集