学習物理学入門 [単行本]

学習物理学入門 [単行本] の 商品概要

• 目次

  0. イントロダクション
  A 機械学習と物理学
  　A1. 線形モデル
  　A2. ニューラルネットワーク（NN）
  　A3. 対称性と機械学習：畳み込み・同変 NN
  　A4. 古典力学と機械学習： NN と微分方程式
  　A5. 量子力学と機械学習： NN 波動関数
  B 機械学習模型と物理学
  　B1. トランスフォーマー
  　B2. 拡散モデルと経路積分
  　B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ
  　B4. 大規模言語モデルと科学

• 出版社からのコメント

  物理学と機械学習のコラボレーションを学ぶ入門テキスト。物理学と機械学習の関係・協働を知る

• 内容紹介

  ・物理学と人工知能・機械学習のコラボレーションを学ぶ入門テキスト。
  ・物理系学生がスムーズに機械学習に入門し、物理学と機械学習の関係・協働を知ることができる。
  
  【主な目次】
  0. イントロダクション
  A 機械学習と物理学
  　A1. 線形モデル
  　A2. ニューラルネットワーク（NN）
  　A3. 対称性と機械学習：畳み込み・同変 NN
  　A4. 古典力学と機械学習： NN と微分方程式
  　A5. 量子力学と機械学習： NN 波動関数
  B 機械学習模型と物理学
  　B1. トランスフォーマー
  　B2. 拡散モデルと経路積分
  　B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ
  　B4. 大規模言語モデルと科学

• 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）

  橋本 幸士(ハシモト コウジ)
  ２０００年京都大学大学院理学研究科修了。現在、京都大学大学院理学研究科教授。博士（理学）

• 著者について

  橋本　幸士 (ハシモト　コウジ)
  橋本　幸士： 京都大学大学院理学研究科教授

学習物理学入門 [単行本] の商品スペック