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紙の本
ディープラーニングを支える技術 2 ニューラルネットワーク最大の謎 (Tech×Books plusシリーズ)
著者 岡野原 大輔 (著)
ディープラーニングの発展的な技術知識をまとめた解説書。ニューラルネットワークにおける大きな謎「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」をわかりやすく説明し、ディープラーニ...
ディープラーニングを支える技術 2 ニューラルネットワーク最大の謎 (Tech×Books plusシリーズ)
ディープラーニングを支える技術〈2〉 --ニューラルネットワーク最大の謎
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商品説明
ディープラーニングの発展的な技術知識をまとめた解説書。ニューラルネットワークにおける大きな謎「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」をわかりやすく説明し、ディープラーニングや人工知能の課題を整理する。【「TRC MARC」の商品解説】
初学者の方々に向け、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。
ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており、スマートフォンからIoT、クラウドに至るまで幅広い領域で、画像、音声、言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し、目覚ましい進展をもたらしています。
ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き、本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて、将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして、「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして、4つのテーマのもと、ディープラーニングや人工知能について課題を整理し、今後を考えていきます。
多様な問題を一つのアプローチ、アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を紐解く1冊です。【商品解説】
目次
- # 第0章 ディープラーニングとは何か 表現学習とタスク学習、本書解説の流れ
- ##0.1 [速習]ディープラーニング
- ##0.2 ニューラルネットワークの「学習」における大きな謎
- ##0.3 これから学ぶ生成モデル
- ##0.4 これから学ぶ強化学習
- ##0.5 ディープラーニングと人工知能の課題とこれから
- # 第1章 ディープラーニングの最適化 なぜ学習できるのか
- ##1.1 最適化による学習
- ##1.2 [概要]学習の効率化
著者紹介
岡野原 大輔
- 略歴
- 〈岡野原大輔〉東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了(情報理工学博士)。Preferred Networks代表取締役CERほか。共著に「オンライン機械学習」など。
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