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セーフサーチについて

性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示を調整できる機能です。
ご利用当初は「セーフサーチ」が「ON」に設定されており、性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示が制限されています。
全ての作品を表示するためには「OFF」にしてご覧ください。
※セーフサーチを「OFF」にすると、アダルト認証ページで「はい」を選択した状態になります。
※セーフサーチを「OFF」から「ON」に戻すと、次ページの表示もしくはページ更新後に認証が入ります。

2月度:全品ポイント最大40倍(~2/25)

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目次

    第1章 イントロダクション
     1.1 機械学習の認知
     1.2 機械学習と応用範囲
     1.3 学習と性能
     1.4 機械学習の位置づけ
    第2章 従来のアーキテクチャ
     2.1 ハードウェア実装の現実
     2.2 特定用途向け集積回路(ASIC)
     2.3 ハードウェア実装のまとめ
    第3章 機械学習と実装方法
     3.1 ニューロモルフィックコンピューティング
     3.2 ニューラルネットワーク
    第4章 機械学習ハードウェア
     4.1 実装プラットフォーム
     4.2 性能指標
     4.3 性能向上方法
    第5章 機械学習モデルの開発
     5.1 ネットワークモデルの開発プロセス
     5.2 コードの最適化
     5.3 Python言語と仮想機械(Virtual Machine)
    第6章 ハードウェア実装の事例
     6.1 ニューロモルフィックコンピューティング
     6.2 ディープニューラルネットワーク
     6.3 その他の事例
     6.4 事例のまとめ
    第7章 ハードウェア実装の要点
     7.1 市場規模予測
     7.2 設計とコストのトレードオフ
     7.3 ハードウェア実装の戦略
     7.4 まとめ:ハードウェア設計に要求されること
    第8章 結論
    付録A 深層学習の基本
     A.1 数式モデル
     A.2 機械学習ハードウェアモデル
     A.3 深層学習と行列演算
     A.4 ネットワークモデル開発時の課題
    付録B Advanced Network Models
     B.1 CNN Variants
     B.2 RNN Variants
     B.3 Autoencoder Variants
     B.4 Residual Networks
    付録C 国別の研究開発動向
     中国/米国/欧州/日本
    付録D 社会に与える影響
     産業/機械学習と人の共存/社会と個人/国家