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深層学習 Deep Learning

近代科学社

3,850円 (3,500円+税)

本書は、著者らが人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

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内容紹介

深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。

本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

※EPUB版は固定レイアウトになります。

書誌情報

  • 著者: 人工知能学会(監修), 麻生英樹, 安田宗樹, 前田新一, 岡野原大輔, 岡谷貴之, 久保陽太郎, ボレガラダヌシカ(著), 神嶌敏弘(編)
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2015-10-31)
  • 最終更新日: 2015-11-15
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 294ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社

対象読者

人工知能、機械学習、深層学習などに興味のある方

著者について

人工知能学会

代表
松尾豊(まつおゆたか) 東京大学大学院工学系研究科,准教授,前人工知能学
会編集委員長。人工知能,ウェブ工学,ビッグデータ分析
松原仁(まつばらひとし) 公立はこだて未来大学システム情報科学部,教授,人工知能学会会長。人工知能

麻生英樹

産業技術総合研究所人工知能研究センター,副研究センター長。
機械学習とその応用

安田宗樹

山形大学理工学研究科,准教授。
機械学習,情報統計力学,画像処理

前田新一

京都大学大学院情報学研究科,助教。
機械学習,強化学習, 統計的画像処理

岡野原大輔

株式会社Preferred Infrastructure,株式会社Preferred Networks,取締役副社長。
機械学習,大規模データ解析,自然言語処理,データ構造

岡谷貴之

東北大学情報科学研究科,教授。
コンピュータビジョン

久保陽太郎

Amazon,Speech Scientist。
音声認識

ボレガラダヌシカ

University of Liverpool,Department of Computer Science,Associate Professor。
自然言語処理,データマイニング,機械学習

神嶌敏弘

産業技術総合研究所,主任研究員。
データマイニング,機械学習,推薦システム

目次

第I部 基礎編

1.階層型ニューラルネットワークによる深層学習

2.深層ボルツマンマシン

3.事前学習とその周辺

4.大規模深層学習の実現技術

第II部 応用編

5.画像認識のための深層学習

6.音声認識のための深層学習

7.自然言語処理のための深層学習

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