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[BOOKデータベースより]
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。
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)
[日販商品データベースより]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)
近年の「人工知能」(AI)の普及は目覚ましく、スマホや家電、自動車などの我々の生活に密着したさまざまなツールに利用されています。
音声認識や機械翻訳など、非常に便利な機能を実現してくれる人工知能ですが、その根底にあるのが「機械学習」と「ニューラルネット」の技術です。
本書は、人工知能を支える基礎技術である「ニューラルネット」について、その歴史や仕組みを詳細に解説。
通り一遍の概要を知るだけにとどまらず、「ニューラルネット」を理解する上で重要な非常に多くの概念について、それらが必要である理由を、高校程度の数学を用いながら説明します。
第1章では、人工知能研究の歴史を簡潔にまとめます。
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、末尾となる第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います。