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AIネイティブ15

01「LLMとは何か：失われた実験ノートをつなぎ合わせて予測を行う確率的機械」02「ニューラルネットワークとは何か - ダイヤルとスイッチで構成されたパターン認識マシン」03「ニューラルネットワークはどのように学習するか：自由エネルギー地形を転がり落ちる勾配降下法」04「バックプロパゲーションはどのように機能するか - シグナルカスケードの逆方向因果関係を追跡する」05TransformersとEmbedding：セルタイプ空間への単語のマッピング 06「アテンションメカニズム — 腫瘍微小環境の文脈的判断」07プロンプトエンジニアリング — 確率的機械のための条件設計 08「RAGとコンテキスト拡張：ラボのナレッジベースでLLMを強化する」09エージェントとツールの使用 — 実験を自動的に組み合わせるためのループ 10コンテキストウィンドウ管理 — 限られた作業スペースを賢く活用する 11「ハルシネーションとアライメント：確率的機械がなぜもっともらしい嘘をつくのか」12PyTorchの基礎 — コードで原則を実装するための第一歩 13HuggingFaceと商用API：モデルエコシステムのマッピング 14Claude CodeとCursor：AIコーディングエージェントによる開発 15「バイオとAIの統合 - 第1〜14部の内容を実験ワークフローに応用する」

Pythonで学ぶ生物統計33

データ処理17

フルスタック開発55

CSロジック23

開発ストーリー1

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