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- カテゴリ:一般
- 発売日:2022/11/24
- 出版社: 科学情報出版
- サイズ:21cm/306p
- 利用対象:一般
- ISBN:978-4-910558-07-3
- 国内送料無料
紙の本
−Pythonで実践−基礎からの物理学とディープラーニング入門 基礎からの物理学とディープラーニング入門 (エンジニア入門シリーズ)
量子力学をきちんと学びたいと考えている、ディープラーニングの学習者に向けたテキスト。機械学習の概念や知っておきたい物理学、基本的な構成法や実践例を収録する。元論文が読める...
−Pythonで実践−基礎からの物理学とディープラーニング入門 基礎からの物理学とディープラーニング入門 (エンジニア入門シリーズ)
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商品説明
量子力学をきちんと学びたいと考えている、ディープラーニングの学習者に向けたテキスト。機械学習の概念や知っておきたい物理学、基本的な構成法や実践例を収録する。元論文が読めるURL付き。【「TRC MARC」の商品解説】
【まえがき】※一部抜粋
ディープラーニングを勉強したいと思う人の中には,潜在的に,量子力学をきちんと学びたいと考えている人もかなり多いのではないだろうか.
本書では第2章で「学習」について概観した後,第4章の「構成法」の前に,第3章で物理学のミニマム解説を与えた.物理学という切り口からディープラーニングの解説を試みる類書も既刊されているものの,本書での物理学のミニマム解説はかなりユニークなものだと自負している.
ミニマムの名の通り細かい議論を省略した必要最低限でありながらも,本格派の嗜好にも耐えうる内容になっており,将来的に物理学の専門的な勉強を続けるための入り口としても十分に役立つ.本書は,ディープラーニングを物理学に応用した事例の紹介に留まるのではなく,できれば読者に物理学についても正しい理解を深めてもらいたいと願って執筆した.
本書が,ディープラーニングを契機として物理学に造詣を深めたり,また物理学の知識を換骨奪胎してディープラーニングに新風をもたらそうとしたりする読者の手助けとなることがあれば,筆者として望外の喜びである.【商品解説】
目次
- 【目次】
- 第1章 緒言:本書のあつかう内容
- 1.1 機械学習の概念
- 1.2 ディープラーニング
- 1.3 物理学への誘い
- 第2章 概要編:「学習」とは何だろうか?
- 2.1 教師あり学習
- 2.2 強化学習
著者紹介
福嶋 健二
- 略歴
- 博士(理学)
2002 年 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了
現在 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻教授
知の物理学研究センター数理情報チーム(兼任)
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