第１章　AIの基礎
　1-1　AI（人工知能）、機械学習、深層学習はどう違うのか？
　1-2医療AIとは？
　1-3　医療AIのメリット
　1-4　医療AIシステムの基本構造
　1-5　医療AIの課題
　1-6　機械の「学習」とは？
　1-7　数式のトレーニング
　1-8　人工ニューロン（パーセプトロン）
　1-9　AIにおけるニューラルネットワーク
　1-10　ニューラルネットワークの学習方法

第２章　深層学習の基本モデル
　2-1　順伝播型ニューラルネットワーク（FNN）
　2-2　FNNの応用例
　2-3　深層学習モデルの性能評価
　2-4　過学習（Overfitting）
　2-5　プレトレーニング（Pretraining）とファインチューニング（Fine-tuning）

第３章　画像認識と畳み込みニューラルネットワーク
　3-1　畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の原理
　3-2　CNNと視覚機能の対比
　3-3　CNNの３層構造の役割

第４章　自然言語処理と再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
　4-1　RNNによる未来の予測
　4-2　RNNの自然言語処理への応用
　4-3　トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャの出現

第５章　臨床医のためのChatGPT
　5-1　生成AIとは？
　5-2　ChatGPTの構造と仕組み
　5-3　自然言語処理（NLP）の仕組み
　5-4　Transformerの仕組み
　5-5　ChatGPTの使い方
　5-6　ChatGPTの活用
　5-7　ChatGPTの医療分野での応用
　5-8　現在のChatGPTの問題点
　5-9　ChatGPTの使用に対する規制
　5-10　ChatGPTの進化と可能性
　5-11　AIに使われないために：AIリテラシーの重要性

巻末　いまさら聞けないAI用語