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）

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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

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