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目次

    表紙
    まえがき
    はじめに
    第1章 人工知能とディープラーニングの変遷
    1.1 人工知能の変遷/1.1.1 人工知能の定義
    1.1.2 過去の人工知能ブーム
    1.1.3 機械学習の誕生と発展
    1.1.4 機械学習でさえもできないこと
    1.2 機械と人間を分けるもの
    1.3 人工知能とディープラーニング
    まとめ
    第2章 機械学習アルゴリズムを学ぶ--ディープラーニングへの準備
    2.1 実装に際して/2.2 機械学習における「学習」の必要性
    2.3 教師あり学習と教師なし学習
    2.3.1 サポートベクトルマシン(SVM)
    2.3.2 隠れマルコフモデル(HMM)
    2.3.3 ニューラルネットワーク
    2.3.4 ロジスティック回帰
    2.3.5 強化学習/2.4 機械学習の流れ
    2.5 ニューラルネットワークの理論とアルゴリズム/2.5.1 パーセプトロン(単層ニューラルネットワーク)
    2.5.2 ロジスティック回帰
    2.5.3 多クラスロジスティック回帰
    2.5.4 多層パーセプトロン(多層ニューラルネットワーク)
    まとめ
    第3章 ディープラーニング探究[1]--ディープビリーフネットと積層デノイジング・オートエンコーダ/3.1 ニューラルネットワークの陥落
    3.2 ニューラルネットワークの逆襲/3.2.1 ディープラーニングの進化--ブレークスルーの決め手
    3.2.2 事前学習ありディープラーニング
    3.3 ディープラーニングのアルゴリズム[1]/3.3.1 制約付きボルツマンマシン
    3.3.2 ディープビリーフネット
    3.3.3 デノイジング・オートエンコーダ
    3.3.4 積層デノイジング・オートエンコーダ
    まとめ
    第4章 ディープラーニング探究[2]--ドロップアウトと畳み込みニューラルネットワーク
    4.1 事前学習なしディープラーニング
    4.2 ドロップアウト
    4.3 畳み込みニューラルネットワーク
    4.3.1 畳み込み
    4.3.2 プーリング
    4.3.3 数式による理解と実装
    まとめ
    第5章 Java ライブラリ Deeplearning4j の活用
    5.1 ライブラリを用いた実装とスクラッチによる実装の比較
    5.2 DL4J と ND4J の概要
    5.3 ND4J による実装
    5.4 DL4J による実装/5.4.1 セットアップ
    5.4.2 モデルの構築
    5.5 学習率の最適化
    まとめ
    第6章 ディープラーニングの応用と実用化--リカレントニューラルネットワーク、長短期記憶など
    6.1 ディープラーニングの研究が活発な分野/6.1.1 画像認識
    6.1.2 自然言語処理
    6.2 ディープラーニングの課題
    6.3 ディープラーニングの可能性を最大化するアプローチ/6.3.1 分野による切り口
    6.3.2 課題設定による切り口
    6.3.3 表現による切り口
    まとめ
    第7章 ディープラーニング探究[3]--Theano/TensorFlow/Caffe の手法[Python編]/7.1 Theano
    7.2 TensorFlow
    7.3 Caffe
    まとめ
    第8章 今後の動向を展望する
    8.1 ディープラーニングのさらなる進化
    8.2 今後も成果を上げるアプローチとは
    8.3 ディープラーニングの情報源
    まとめ
    索引
    STAFF
    奥付