本/雑誌
基礎からのニューラルネット 人工知能の基盤技術 人工知能の重要技術を基礎から理解する (I/O)
申吉浩/監修 園田隆史/〔著〕 甘利丈慈/〔著〕 高井絢之介/〔著〕 室田佳亮/〔著〕
2860円
| ポイント | 1% (28p) |
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| 発売日 | 2023年01月下旬発売 |
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商品説明
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。
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収録内容
| 1 | 第1章 ニューラルネットの歴史―「パーセプトロン」から「深層学習」まで(パーセプトロン |
| 2 | 「線形非分離問題」と「深層化」 ほか) |
| 3 | 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」 |
| 4 | 「単層パーセプトロン」と「誤り訂正学習」 ほか) |
| 5 | 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 |
| 6 | 「階層型」と「非階層型」 ほか) |
| 7 | 第4章 「深層学習」への誘い(「深層学習」の幕開け |
| 8 | 「深層学習」を支える技術 ほか) |
