00 初めに

本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です． 本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials

受講想定者として大学生，大学院生，医療従事者を想定しています． また，Python，Google Colaboratoryの基本的な使い方を知っていることを想定しています． Python，Google Colaboratoryについての学習が必要な場合は，下記のサイトを参照してください．

線形代数，統計，確率の基礎，機械学習，DeepLearning（深層学習）の基礎や実践を学んでいきます．

実践では，Google Colaboratory上で動くJupyter Notebookを使って，ブラウザ上で実際にプログラムを書き，実行結果を確認しながら進めていきます．

本資料は全部で8章からなり，各章を終えるのにそれぞれ既に知識がある人であれば1時間程度，新しく学ぶ人であれば6時間程度を想定しています．すでに知っている部分がある方は本資料を確認程度でスキップして進めていくこともできます．

受講者には本講義に基づいた問題を解いてもらい，基準を満たした人が合格となります．問題は受講した人だけに提供されます．合格基準は非公開です．

本資料はコースの受講者以外も誰でも自由に無料で使うことができます．

本資料は株式会社Preferred Networksの岡野原 大輔，齋藤 俊太，菅原 洋平，その他多くの有志，そして株式会社キカガクの吉崎 亮介が中心となって作成しました．