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人工知能の重要技術を基礎から理解する
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園田 隆史・甘利 丈慈・高井 絢之介・室田 佳亮 共著、申 吉浩 監修
2023年 1月23日発売
A5判
224ページ
定価 \2,860（本体 \2,600）
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ISBN978-4-7775-2232-3 C3004 \2600E
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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。
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| ■ 主な内容 ■ |
■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―
- はじめに
- パーセプトロン
- 「線形非分離問題」と「深層化」
- 「深層学習」の誕生から現在まで
■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」
- 「損失関数」による限界突破
- 勾配消失問題
- 入力が複数の場合
- 階層型ニューラルネットモデルの万能性
- 「深層化」と「バックプロパゲーション」
■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」
- Hopfieldモデル
- ボルツマンマシン
- 「非階層ニューラルネット」の事例
■「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
- 「深層学習」の応用
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| 内容見本 |
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