【おすすめ】基礎からのニューラルネット -人工知能の基盤技術ー（I/OBOOKS） [ 申　吉浩 ]

【おすすめ】基礎からのニューラルネット -人工知能の基盤技術ー（I/OBOOKS） [ 申　吉浩 ]

価格：2,860 円

I/OBOOKS 申　吉浩園田　隆史工学社キソカラノニューラルネット　ジンコウチノウノキバンギジュツシン　ヨシヒロソノダ　タカシ
発行年月：2023年01月23日
予約締切日：2022年12月06日
ページ数：224p
サイズ：単行本
ISBN：9784777522323 申吉浩（シンヨシヒロ） 1960年大韓民国ソウル生まれ。

現在・学習院大学計算機センター教授・博士（工学）園田隆史（ソノダタカシ） 1956年長崎生まれ。

現在・学習院大学および大妻女子大学非常勤講師甘利丈慈（アマリジョウジ） 1999年東京生まれ。

現在・学習院大学大学院自然科学研究科2年〓井絢之介（タカイジュンノスケ） 1998年茨城生まれ。

現在・学習院大学大学院自然科学研究科2年室田佳亮（ムロタケイスケ） 1998年東京生まれ。

現在・東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修士2年（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）第1章　ニューラルネットの歴史ー「パーセプトロン」から「深層学習」まで（パーセプトロン／「線形非分離問題」と「深層化」　ほか）／第2章　階層型ニューラルネットモデル（脳神経網と「人工ニューラルネット」／「単層パーセプトロン」と「誤り訂正学習」　ほか）／第3章　非階層型ニューラルネットモデル（「深層学習」の基礎技術／「階層型」と「非階層型」　ほか）／第4章　「深層学習」への誘い（「深層学習」の幕開け／「深層学習」を支える技術　ほか）本書は、「深層学習」の「仕組み」に興味をもつ人々のために、「深層学習」の基礎である「人工ニューラルネット」の原理を解説することを目的として編まれた書籍である。

第1章では、人工知能研究の歴史を簡潔にまとめる。

第2章は、最も基本的な「階層型ニューラルネット」（パーセプトロン）の仕組みを詳説。

第3章では、物理学と人工知能研究の接点について述べる。

第4章は、「深層学習」の発展の原動力となった「畳み込みネットワーク」「回帰ネットワーク」「長・短期記憶」「トランスフォーマ」の本質に焦点を絞った簡潔な説明を狙う。

本パソコン・システム開発その他