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書誌情報サマリ

書名

基礎からのニューラルネット　人工知能の基盤技術 　(I/O BOOKS)

著者名 申吉浩／監修 園田隆史／[ほか著]
出版者 工学社
出版年月 2023.1
請求記号 0071/00676/

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1 鶴舞0238185599一般和書２階開架パソコン貸出中 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00676/
書名 基礎からのニューラルネット　人工知能の基盤技術 　(I/O BOOKS)
著者名 申吉浩／監修 　 園田隆史／[ほか著]
出版者 工学社
出版年月 2023.1
ページ数 223p
大きさ 21cm
シリーズ名 I/O BOOKS
ISBN 978-4-7775-2232-3
一般注記 Down Loadサンプル・ファイル
分類 00713
一般件名 ニューラル・ネットワーク
書誌種別 一般和書
内容紹介 人工知能を支える基礎技術である「ニューラルネット」の原理を解説。「ニューラルネット」を理解する上で重要な多くの概念を、高校程度の数学を用いながら説明する。「サンプル・ファイル」のダウンロード付き。
書誌・年譜・年表 文献:p219〜220
タイトルコード 1002210077963

要旨 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。
目次 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
「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）
著者情報 申 吉浩
　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）(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)
園田 隆史
　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(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)
甘利 丈慈
　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(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)
髙井 絢之介
　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(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)
室田 佳亮
　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)


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