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AI教科書を読むだけでは手が届かないところを掻いてあげたい!
矛盾も間違いもあるChatGPTに教わりながら正しくAIプログラムを作る方法
清水 美樹 著
2023年 9月27日発売   A5判  240ページ 定価 \2,970(本体 \2,700)
   ISBN978-4-7775-2268-2 C3004 \2700E
 AIの「うわべに書かれた内容だけでは分からない仕組み」を、ChatGPTにも質問しながら、詳しく学ぶ。
 たとえば、「より高次元の特徴空間に写像する」とは何なのか?!「活性化関数により非線形な特徴を学習できる」「モデルの収束」とは?「ヘッセ行列」とは結局何をしたいのか?!など。
■ 主な内容 ■

■「手書き文字判別」の謎を解く

  • AIプログラミング、何から始める?
  • 手書き数字の画像を判別するPythonコード
  • 取得した画像データを描画させるコード
  • 作成したAIモデルで画像を判別
  • ロジスティック回帰に迫る
  • 最適化手法に迫る

■「サポートベクターマシン」とは何かに迫る

  • 「SVM」のコードに「SVC」と書かれている件
  • 「サポートベクターマシン」の最初の一歩が大変だ
  • いよいよ「サポートベクター」とは?

■AIの重要概念、「特徴」「次元」「線形」…など

  • なぜ「高次元」が必要なのか?
  • 「線形分離不可能」を「可能」にするには
  • 「3次元空間に写像して境界面で切る」意味
  • 「カーネル関数」について、ちょっとでも理解したい

■最も簡単な深層学習の「構造」

  • 手書き数字を深層学習で判定するプログラム
  • 深層学習実行上の用語
  • 深層学習で手書き文字判定のために使うもの
  • 深層学習の「非線形関数」に迫る

■最も簡単な深層学習の「最適化」

  • モデルのコンパイル
  • 深層学習の「損失関数」
  • 深層学習の最適化手法
  • 深層学習の出力層のソフトマックス関数
  • 最も基本的な深層学習で、それでも気になる用語

■画像処理に強い、深層学習「畳み込み層」

  • 「畳み込み型ニューラルネットワーク」とは
  • 「フィルタ(カーネル)」について考える
  • 「2次元配列」の出力をどう処理するのか
  • 「特徴マップ」をどう評価するのか
  • 畳み込み型モデルの最後には全結合層がくる

■自然言語の深層学習

  • 「自然言語」の解析手法
  • 「トランスフォーマー」とは、ザックリと何か
  • 「セルフアテンション」のキモなる3つのベクトル
  • 関連性を使ってどうするのか
  • 今さらながら、トランスフォーマーに流されるデータ
  • 「トランスフォーマー」はどうやって文を作成するのか

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