ディープラーニングを支える技術〈2〉 --ニューラルネットワーク最大の謎
岡野原 大輔
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内容紹介(出版社より)
初学者の方々に向け、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。
ディープラーニングは現在のAI/人工知能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。
ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き、本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて、将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして、「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして、4つのテーマのもと、ディープラーニングや人工知能について課題を整理し、今後を考えていきます。
多様な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進化していく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を紐解く1冊です。
内容紹介(「BOOK」データベースより)
技術/性能の追求は、人自身の能力を飛躍的に高め、新たな領域を切り開く。先端の情報や知識を俯瞰し、何が本質的な問題なのか、原理/原則は何か、「考える過程」を辿ります。
目次(「BOOK」データベースより)
第0章 ディープラーニングとは何かー表現学習とタスク学習、本書解説の流れ/第1章 ディープラーニングの最適化ーなぜ学習できるのか/第2章 ディープラーニングの汎化ーなぜ未知のデータをうまく予測できるのか/第3章 深層生成モデルー生成を通じて複雑な世界を理解する/第4章 深層強化学習ーディープラーニングと強化学習の融合/第5章 これからのディープラーニングと人工知能ーどのように発展していくか
著者情報(「BOOK」データベースより)
岡野原大輔(オカノハラダイスケ)
2010年東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了(情報理工学博士)。在学中の2006年、友人らとPreferred Infrastructureを共同で創業、また2014年にPreferred Networksを創業。現在はPreferred Networksの代表取締役CERおよびPreferred Computational Chemistryの代表取締役社長を務める(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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