#PyTorch

医療AIの応用を深く分析——専門医を上回るCNN医療画像・EHR分析のためのNLP・12年を数ヶ月に短縮する創薬・個別化ゲノム治療まで。実際のケーススタディ・技術的課題・倫理問題・ベトナムへの展開ロードマップを含む包括的なガイド。

Duy Tran2026年4月1日35分

ヘルスケアにおける AI に関する包括的なコース - CNN による医療画像処理、医療記録の NLP、GNN による創薬から、HIPAA/FDA 準拠の AI の実装まで。 Python、PyTorch、Hugging Face、および MIMIC、CheXpert、PubMed などの標準的な医療データセットを使用して練習します。

レコメンデーション システムに関する包括的なコース — 協調フィルタリング、コンテンツベース、行列分解から、2 タワーのグラフ ニューラル ネットワーク、シーケンス モデルを使用したディープ ラーニング RecSys まで。 Python、PyTorch、LightFM を実際に使用し、本番環境に対応したレコメンデーション エンジンをデプロイします。

このシリーズでは、AI デザイン生成 (安定した拡散、ControlNet)、自然言語による AI 編集、パーソナライゼーション システム、コンピューター ビジョンによる仮想試着から、印刷ファイルの最適化、AI 製品生成まで、ファッションおよびプリント オン デマンド プラットフォーム用の AI システム全体を構築します。各記事は、運用環境にデプロイできる独立した AI モジュールです。

コンピューター ビジョンに関する実践的なコース — CNN、物体検出 (YOLO)、画像セグメンテーション (SAM) からビジョン トランスフォーマー、マルチモーダル AI まで。 PyTorch、Ultralytics YOLO、Hugging Face の実践。 TensorRT と ONNX を使用して CV モデルを本番環境にデプロイします。

人工知能と大規模言語モデルに関する包括的なコース - ニューラル ネットワーク プラットフォーム、Transformer アーキテクチャから、微調整、RAG、AI エージェント、本番環境への展開まで。 Python、PyTorch、LLM API を実践的に学びます。