深層学習―Deep Learning [単行本]

深層学習―Deep Learning [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  人工知能研究に急展開！！この２０年で最大のブレークスルーが到来。人工知能研究の歴史は古い。なかでも、決定木、ベイジアンネットワーク、サポートベクトルマシン…と、試行錯誤しながらも着実に歩みを進めてきた「機械学習」が、ここに来て一気に飛躍する様相を見せ始めた。深層学習―ディープラーニング（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）とは何か？いま何が起きているのか？第一線の研究者たちが徹底解説！

• 目次

  第I 部 基礎編
  1.階層型ニューラルネットワークによる深層学習（麻生英樹）
  2.深層ボルツマンマシン（安田宗樹）
  3.事前学習とその周辺（前田新一）
  4.大規模深層学習の実現技術（岡野原大輔）
  第II 部 応用編
  5.画像認識のための深層学習（岡谷貴之）
  6.音声認識のための深層学習（久保陽太郎）
  7.自然言語処理のための深層学習（ボレガラ ダヌシカ）

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  神嶌 敏弘(カミシマ トシヒロ)
  産業技術総合研究所、主任研究員。データマイニング、機械学習、推薦システム

• 出版社からのコメント

  人工知能学会誌に掲載したものを、大幅に加筆再編。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。

• 内容紹介

  電気羊の夢を見させるための第一歩！
  　深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。
  　本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

• 著者について

  神嶌 敏弘 (カミシマ トシヒロ)
  神嶌 敏弘：産業技術総合研究所，主任研究員
  
  麻生 英樹 (アソウ ヒデキ)
  麻生 英樹：産業技術総合研究所　人工知能研究センター副研究センター長
  
  安田 宗樹 (ヤスダ ムネキ)
  安田 宗樹：山形大学 准教授
  
  前田 新一 (マエダ シンイチ)
  前田 新一：京都大学 助教
  
  岡野原 大輔 (オカノハラ ダイスケ)
  岡野原 大輔：Preferred Infrastructure，Preferred Networks，両社取締役副社長
  
  岡谷 貴之 (オカタニ タカユキ)
  岡谷 貴之：東北大学 教授
  
  久保 陽太郎 (クボ ヨウタロウ)
  久保 陽太郎：Amazon，Speech Scientist
  
  ボレガラ ダヌシカ
  ボレガラ ダヌシカ：University of Liverpool，Associate Professor

深層学習―Deep Learning [単行本] の商品スペック