Cinii 図書 - 進化計算 (ニューロエボリューション) と深層学習 (ディープラーニング) : 創発する知能, 着床前診断とは？費用は？病院でできる？産み分けにも使えるの？ - こそだてハック
基本情報 ISBN/カタログNo : ISBN 13: 9784274218026 ISBN 10: 4274218023 フォーマット : 本 発行年月 : 2015年10月 共著・訳者・掲載人物など: 追加情報: 182p;21 内容詳細 目次: 第1章 進化計算入門(進化とはなんだろうか?/ ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた?
- 『進化計算と深層学習 -創発する知能―』｜感想・レビュー - 読書メーター
- 『進化計算と深層学習 -創発する知能―』(伊庭斉志)の感想(10レビュー) - ブクログ
- 「良い」受精卵のみを選別 全染色体情報を調べられる着床前スクリーニングは福音なのか？ | ヨミドクター(読売新聞)
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『進化計算と深層学習 -創発する知能―』｜感想・レビュー - 読書メーター
【参】モーダルJS:読み込み 書籍DB:詳細 著者 定価 3, 300円 (本体3, 000円+税) 判型 A5 頁 224頁 ISBN 978-4-274-22446-1 発売日 2019/11/23 発行元 オーム社 内容紹介 目次 深層学習、進化計算、メタヒューリスティクス... 人工知能キーワード!! 本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティクスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・AI手法です。 本書ではDeep Neural Evolutionの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティクス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム(C++、Java等)を提供します。 著者サポートページ 試し読みをする このような方におすすめ ・情報系の大学学部生,院生,研究者 ・最適化や機械学習に興味をもつエンジニア 主要目次 第1章 AIのための進化論 第2章 深層学習とディープラーニング 第3章 メタヒューリスティクス 第4章 生物らしい計算知能 第5章 ニューロ進化と遺伝子ネットワーク 第6章 ディープ・ニューラルエボリューション まえがき 第1章 AI のための進化論 1. 1 創発する知能 1. 2 進化を計算するアルゴリズム 1. 3 進化と学習を考える 2. 1 CNN と過学習 2. 2 ニューラルネットワークをだまそう 3. 1 メタヒューリスティクスとは? 3. 2 アリと死の行進 3. 3 ミツバチのささやき:ABC アルゴリズム 3. 4 PSO:輪になって踊ろう 3. 5 カッコウの巣の上で:Cuckoo Search 3. 6 ハーモニーのセッション:Harmony Search 3. 7 蛍の光:Firefly Algorithm 3. 8 好奇心はネコを殺す:Cat Swarm Optimization 4. 1 反応拡散という知能 4. 2 拡散律速凝集とは? 4. 『進化計算と深層学習 -創発する知能―』(伊庭斉志)の感想(10レビュー) - ブクログ. 3 スライムという知能 5. 1 ニューロ・ダーウィニズムとは? 5. 2 ニューラルネットワークの進化 5. 3 レーシングカーとヘリコプタを動かそう 5. 4 NEAT とhyperNEAT 5.
『進化計算と深層学習 -創発する知能―』(伊庭斉志)の感想(10レビュー) - ブクログ
【参】モーダルJS:読み込み 書籍DB:詳細 著者 定価 2, 970円 (本体2, 700円+税) 判型 A5 頁 192頁 ISBN 978-4-274-21802-6 発売日 2015/10/21 発行元 オーム社 内容紹介 目次 進化計算とニューラルネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!! 本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。 著者によるサポートページ このような方におすすめ ・人工知能の初級研究者 ・初級プログラマ・ソフトウェアの初級開発者(生命のシミュレーション等) ・情報系学部・学科の3、4年から大学院生 ・深層学習の基礎理論に興味がある人 主要目次 第1章 進化計算入門 第2章 ニューラルネットワークと学習 第3章 深層学習(ディープラーニング) 第4章 進化するネットワーク 第5章 知能の創発 第1章 進化計算入門 1. 1 進化とはなんだろうか? 1. 2 ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた? 1. 3 進化する計算のアルゴリズム:新幹線から金融、ロボットまで 1. 4 性選択:彼・彼女の選り好みがすべてを決める 1. 5 対話型進化計算でデザインしよう 1. 6 進化計算の強み 1. 7 進化は進歩か? 2. 1 学習とコネクショニズム 2. 2 パーセプトロン 2. 3 ミンスキーの悪魔 2. 4 ニューラルネットワークの復興 2. 5 画像を扱ってみよう 2. 6 記号はどこにあるのか? 3. 1 ディープラーニングの勃興 3. 2 ボルツマン・マシンと焼きなまし 3. 3 RBMと層別学習 3. 4 リカレントネットワークとLSTM 3. 5 自分自身をコード化する自己符号化器(AutoEncoder) 3. 6 CNNで特徴抽出 3. 7 DQNで昔のゲームをやろう 4. 『進化計算と深層学習 -創発する知能―』｜感想・レビュー - 読書メーター. 1 ニューロエボリューション 4. 2 NEATとhyperNEAT 4. 3 遺伝子ネットワークと発生生物学 4.
はじめに 孔雀の羽はなぜあんなに無駄に美しいのか? キリンの首はどうして長くなったのか? 働き蜂は自分で子供を生まずにどうして女王蜂に奉仕するのか?
着床前診断の費用は、排卵誘発を行う回数や産婦人科によっても異なりますが、一般的におおよそ1回50~80万円といわれています。 また、日本では推奨されていない着床前スクリーニングを海外まで受けに行く場合、例えばアメリカでは、滞在費も含めて約400~500万円かかるといわれています。 最近では費用や拘束期間を短縮するために、日本国内にいながら受精卵等を海外の検査機関に発送し、診断する方法も出てきています。 着床前診断で男女の産み分けはできる? 着床前診断のうち、着床前スクリーニング(PGS)では、検査の過程で性染色体に関しても判定すること(=男女の産み分け)が可能です。しかし、倫理的な問題などから、男女の産み分けは日本産科婦人科学会が禁止しています。 また、もし着床前スクリーニングを利用した産み分けを行っても、100%妊娠できるとは限らないのが現状です。 着床前診断の問題点とは? 着床前診断の最大の問題点は、男女の産み分けや遺伝性疾患の回避など、命の選択とも捉えることができる倫理的・宗教的な問題です。日本産科婦人科学会も、着床前スクリーニングの臨床試験を始めるなど、治療の効果と社会的ルールのバランスを解決しようとしています。 ほかにも、着床前診断をしても100%正しく診断できるわけではないという点や、診断費用が高いこと、着床前診断をしても必ず妊娠するとは限らないことなども、考えなければいけないポイントです。 着床前診断は不妊治療に差す光明 着床前診断(PGD)は、限られた適応条件や高額な費用、受けられる病院が少ないなどの特徴があり、実際行うのは簡単ではありません。また、着床前スクリーニング(PGS)は日本産科婦人科学会ではまだ推奨されていない段階です。 しかし着床前診断は、妊娠したいと願う人たちがその可能性を高めることのできる方法の一つとなる可能性があります。希望する夫婦は、着床前診断を実施している産婦人科に問い合わせ、よく話し合ってみてくださいね。 ※参考文献を表示する
「良い」受精卵のみを選別 全染色体情報を調べられる着床前スクリーニングは福音なのか？ | ヨミドクター(読売新聞)
9%(31/45)、受けない群では30. 8%(24/78)で、着床前検査を受けることで胚移植あたりの出産率が統計的に有意に向上したと報告している。流産率については症例数が少なすぎて有意差は検出できなかったとしている。 [24] なお、この論文では表題、抄録では胚移植あたりの出産率が上昇することに触れておらず、本文、ならびに結果の表で明らかにされている。 アメリカの現状 [ 編集] 着床前診検査を規制する連邦法がなく、男女産み分けも含めて着床前検査は自由に行われている [10] 。 イギリスやフランスの現状 [ 編集] 遺伝子疾患や染色体異常を回避する目的の着床前検査が認められている [10] 。 脚注 [ 編集] 関連項目 [ 編集] 出生前診断 体外受精
ダウン症に起こる先天性心臓疾患の種類一覧と特徴! | ダウン症についてしっかり知ろう！ダウン症の原因は！？
着床前診断とは 着床前診断(検査)は胚移植あたりの妊娠率を上げて流産率を下げることのできる技術です。 米国生殖医療学会がpreimplantation diagnosis(着床前診断)からpreimplantation testing(着床前検査)に呼称を変えたため、日本でも着床前検査と呼ばれることが多くなりました。 着床前検査は大きく3種類に分けられます。 PGT-A(着床前胚染色体異数性検査)は受精卵の全染色体の数の異常の有無を調べて、着床しやすくて流産しにくい、染色体の数の異常の無い受精卵を子宮に戻してあげて、胚移植あたりの妊娠率を上げて流産率を下げる目的で実施されます。 PGT-SRは転座などの染色体の構造異常を保因されていて、流産されやすい方に流産しにくい胚を選んで子宮に戻してあげて、流産を回避する目的で実施される検査です。 PGT-Mは遺伝疾患を回避する目的の検査です(当院では実施致しておりません)。 日本産科婦人科学会が2019年12月、欧州ひと生殖医療学会誌にPGT-A(着床前胚染色体異数性検査)についての臨床研究の結果を報告していますが、着床不全を理由としてPGT-Aを受けた群では、胚移植あたりの妊娠率は17/24 (70. 8%)、受けない群では13/41 (31. 7%)、流産率はPGT-Aを受けた群では2/17 (11. 8%)受けない群では 0/13 (0%)になっています。 また、習慣流産を理由としてPGT-Aを受けた群では胚移植あたりの妊娠率は14/21 (66. 7%) 、受けない群では11/37 (29. 「良い」受精卵のみを選別 全染色体情報を調べられる着床前スクリーニングは福音なのか？ | ヨミドクター(読売新聞). 7%)、流産率は受けた群では2/14 (14. 3%) 受けない群では2/10 (20. 0%)と報告しています。 合計すると胚移植あたりの妊娠率はPGT-Aを受けた群では胚移植あたりの妊娠率は31/45(68. 9%)、受けない群は24/78(30. 8%)になります。 移植あたりの出産率が上昇することは統計的に有意であるとの結論でした。 流産率については症例数が少なすぎて統計学的な差が出なかったということでしょう。 着床前検査では通常の体外受精・胚移植に加え、胚生検、染色体診断という技術が用いられます。 特に重要なのは胚生検(バイオプシー)の技術です。胚生検とは受精卵から検査のために一部の細胞を採取する方法です。私どもでは受精卵が受精後5〜6日目の胚盤胞まで成長したときに、将来胎盤など胎児以外の組織になる部分(栄養外胚葉)の細胞を5個程度採取しています。胚生検の技術には十分な経験が必要です。胚生検が下手だと受精卵を傷めてしまう可能性があります。第61回日本母性衛生学会での日本産科婦人科学会の前倫理委員長の講演によれば日産婦の臨床研究では胚生検した受精卵で、遺伝子が足りないなどの理由で結果が判明しない割合が31%もあったとのことです。私どものクリニックではこの割合は0.
現在、着床前診断を希望するスイスのカップルは国外へ行くしかない。欧州ではほとんどの国で着床前診断が行われている。国内で実施可能な範囲は、妊娠第12週に行う出生前診断だ。また、受精卵の培養は1回の体外受精で3個までしか認められず、これらはすべて直ちに子宮内に戻さなければならい。この方法では、高リスクの多胎妊娠が起こりやすい。 今回の国民投票で生殖医療に関する法案が可決されれば、1回の体外受精で12個までの受精卵の培養とその凍結保存ができるようになり、受精卵をすぐに子宮に戻す必要がなくなる。ただし、幹細胞の培養目的で体外受精を行ったり、遺伝子疾患と無関係に性別を選んだりすることなどは、引き続き禁止の対象だ。 End of insertion この記事は、旧サイトから新サイトに自動的に転送されました。表示にエラーが生じた場合は、 に連絡してください。何卒ご理解とご協力のほどよろしくお願いします