基礎からのニューラルネット : 人工知能の基盤技術

Author(s)

• 申, 吉浩 シン, ヨシヒロ
• 園田, 隆志 ソノダ, タカシ
• 甘利, 丈慈 アマリ, ジョウジ
• 高井, 絢之介 タカイ, ジュンノスケ
• 室田, 佳亮 ムロタ, ケイスケ

Bibliographic Information

基礎からのニューラルネット : 人工知能の基盤技術

園田隆志 [ほか著]

（I/O books）

工学社, 2023.1

Other Title

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

ニューラルネット : 基礎からの

Title Transcription

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

Note

監修者・著者は表紙による

監修: 申吉浩

その他の著者: 甘利丈慈, 高井絢之介, 室田佳亮

Down Loadサンプル・ファイル付

参考文献目録: p219-220

工学社ホームページに著者名訂正あり(誤: 園田隆史、正: 園田隆志)

Description and Table of Contents

Description

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。

Table of Contents

• 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）

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Details

• NCID: BD00384247
• ISBN:
  • 9784777522323
• Country Code: ja
• Title Language Code: jpn
• Text Language Code: jpn
• Place of Publication: 東京
• Pages/Volumes: 223p
• Size: 21cm
• Classification:
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
• Subject Headings:
  • BSH : ニューラル・ネットワーク
  • NDLSH : ニューラルネットワーク
• Parent Bibliography ID:
  • BN00422062