ChatGPTを自分専属のコンサルタントにする方法を解説。マイGPT（MyGPTs）、プロジェクトを併用した場合の知識、メモリの適用範囲も
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ノイズ除去や超解像モデルにも使われる Perceptual Loss。画像の構造や質感を「人間の感覚」に近いかたちで損失として計算します。背景・仕組み・PyTorchとVGG16を使った実装方法までを丁寧に解説。超解像やノイズ除去、スタイル変換などの実用例やTipsも紹…
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PyTorchでのモデル訓練の全体像をステップバイステップで解説。GPU設定、DataLoaderの使い方、損失関数や訓練ループの組み立て方までを丁寧に紹介します。初心者が次のレベルに進むための必読ガイドです。
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PyTorchでニューラルネットワークモデルを自作する際に使うnn.Module・Sequential・ModuleList・レイヤーの役割と違いを図解で整理。初心者にも直感的にわかるよう、設計思想やforwardの仕組みまで丁寧に解説します。
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PyTorchの自動微分（autograd）と誤差逆伝播（backpropagation）の仕組みを、Tensorとoptimizerを使って初心者向けに図解で解説。パラメータ更新の流れをコード付きでわかりやすく学べます。
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2023〜2025年のCMEF（中国国際医療機器展・上海）に連続参加。医療画像やAI展示の変遷、現場で感じた中国市場のスケールや動向を、物理屋の視点でリアルにレポートします。
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色付き円グラフで主要なモデルの系統をわかりやすく紹介。GPT-5、4、4o、4.5、4.1、o3、o4-miniなど各モデルの違いや特徴を、使い分けの観点からわかりやすく解説します。用途別のおすすめモデルも紹介！
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PyTorchのTensorって何？Numpyとの違いやGPUを活用するメリット、自動微分との関係、基本的な演算・ブロードキャスト・デバイス切り替え・detachやcloneの使い方まで、初心者向けに丁寧に解説します。
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PyTorch の Dataset と DataLoader の違いがわからない？本記事では、それぞれの役割や関係性を図解で解説し、実装方法をわかりやすく紹介。Datasetのカスタマイズ方法やDataLoaderの並列処理、transforms の活用法も詳しく解説します！
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KerasでMNISTの手書き数字を分類するディープラーニングモデルを作成！Google Colab で簡単に実装でき、データの前処理から学習・評価までをわかりやすく解説。初心者向けにone-hot encoding、FCN（全結合ネットワーク）、ハイパーパラメータの設定などを説…
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