- 販売開始日: 2021/12/24
- 出版社: 技術評論社
- ISBN:978-4-297-12560-8
ディープラーニングを支える技術 --「正解」を導くメカニズム[技術基礎]
著者 著者:岡野原 大輔
(概要)基本をつかむと、技術の「可能性」が見えてくる初学者の方々に向けた、ディープラーニングの技術解説書。2012年に一般画像分類コンテスト(ILSVRC)で衝撃的な性能...
ディープラーニングを支える技術 --「正解」を導くメカニズム[技術基礎]
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商品説明
(概要)
基本をつかむと、技術の「可能性」が見えてくる
初学者の方々に向けた、ディープラーニングの技術解説書。
2012年に一般画像分類コンテスト(ILSVRC)で衝撃的な性能を達成したAlexNetの登場以来、急速な進化を遂げているディープラーニング。現在の人工知能/AI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。一方、その成長の過程は決して一筋縄ではなく、無数の試行錯誤がありました。
本書では、ディープラーニングの「今」に焦点を当て、「基本機能」を中核に技術面から可能な限り正確にまとめ、どのようなしくみで動いているのか、どのような問題に使えるのか、何が難しいのかまで平易に解説。
多くの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パワーアップしていく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を平易に紐解く1冊です。
(こんな方におすすめ)
・広くディープラーニング、人工知能を取り巻く技術に関心がある方々
・ディープラーニングとその周辺分野の研究に興味がある方
・ディープラーニングの今とこれからについて、知っておきたい方々
(目次)
第1章 ディープラーニングと人工知能 --なぜディープラーニングが成功しているのか
1.1 ディープラーニング、知能、人工知能とは何か
1.2 人工知能の歴史
1.3 なぜディープラーニングは急速に発展したか
1.4 ディープラーニングと計算コスト
1.5 ディープラーニングは今後どう使われるのか
1.6 本章のまとめ
第2章 [入門]機械学習 --コンピュータの「学習」とは何か
2.1 機械学習の背景
2.2 モデル、パラメータ、データ
2.3 汎化能力 未知のデータに対応できるか
2.4 問題設定 教師あり学習、教師なし学習、強化学習
2.5 問題設定の分類学
2.6 機械学習の基本 機械学習のさまざまな概念を知る
2.7 確率モデルとしての機械学習
2.8 本章のまとめ
第3章 ディープラーニングの技術基礎 --データ変換の「層」を組み合わせて表現学習を実現する
3.1 表現学習 「表現」の重要性と難題
3.2 ディープラーニングの基礎知識
3.3 ニューラルネットワークはどのようなモデルなのか
3.4 ニューラルネットワークの学習
3.5 誤差逆伝播法 勾配を効率的に計算する
3.6 ニューラルネットワークの代表的な構成要素
3.7 本章のまとめ
第4章 ディープラーニングの発展 --学習と予測を改善した正規化層/スキップ接続/注意機構
4.1 学習を可能にした要素技術の一つ ReLUのような活性化関数
4.2 正規化層
4.3 スキップ接続
4.4 注意機構 入力に応じて、データの流れ方を動的に変える
4.5 本章のまとめ
第5章 ディープラーニングを活用したアプリケーション --大きな進化を遂げた画像認識、音声認識、自然言語処理
5.1 画像認識
5.2 音声認識
5.3 自然言語処理
5.4 本章のまとめ
Appendix [厳選基礎]機械学習&ディープラーニングのための数学
A.1 線形代数
A.2 微分
A.3 確率
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