- 出版社：
- オーム社
- 販売開始日：
- 2020年11月16日
既刊(1巻)
医療AIとディープラーニングシリーズ 2021-2022年版 標準 医用画像のためのディープラーニング－実践編－
-
3,600
※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
初版（2019年7月発行）以降の変更点を取り込んだ最新版！
医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。
・TensorFlow+Kerasで行う
・Anaconda上で環境構築する
・データはだれでも入手できるデータを使う
を基本的な方針としてまとめました。
少しでもプログラミングができれば、だれでも読み込める内容になっています。
Chapter 1 環境構築
Chapter 2 データの準備／前処理
Chapter 3 Shallow network の利用
Chapter 4 畳み込みニューラルネットワークの利用
Chapter 5 画像の領域分割（ U-Net）
Chapter 6 動画像のシーン分割と分類
Chapter 7 画像のノイズ除去
Chapter 8 画像の超解像
Chapter 9 画像の特徴抽出
Chapter 10 画像の変換や生成
Chapter 11 評価方法
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医療AIとディープラーニングシリーズ 2021-2022年版 標準 医用画像のためのディープラーニング－実践編－
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あらすじ
※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
初版（2019年7月発行）以降の変更点を取り込んだ最新版！
医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。
・TensorFlow+Kerasで行う
・Anaconda上で環境構築する
・データはだれでも入手できるデータを使う
を基本的な方針としてまとめました。
少しでもプログラミングができれば、だれでも読み込める内容になっています。
Chapter 1 環境構築
Chapter 2 データの準備／前処理
Chapter 3 Shallow network の利用
Chapter 4 畳み込みニューラルネットワークの利用
Chapter 5 画像の領域分割（ U-Net）
Chapter 6 動画像のシーン分割と分類
Chapter 7 画像のノイズ除去
Chapter 8 画像の超解像
Chapter 9 画像の特徴抽出
Chapter 10 画像の変換や生成
Chapter 11 評価方法
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