深層学習を理解する〈1〉教師あり学習とモデルの基礎 [単行本]

深層学習を理解する〈1〉教師あり学習とモデルの基礎 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  機械学習の基礎から高度なモデルまで、多彩な図と平易な言葉、数式による正確な表現で簡潔に解説。進化しつづけるＡＩの主要なトピックを網羅した深層学習の教科書の決定版。

• 目次

  1.　はじめに 2.　教師あり学習 3.　浅いニューラルネットワーク 4.　深層ニューラルネットワーク 5.　損失関数 6.　モデルの適合 7.　勾配と初期化 8.　性能測定 9.　正則化 10.　畳み込みネットワーク 11.　残差ネットワーク 12.　トランスフォーマー 13.　グラフニューラルネットワーク

• 出版社からのコメント

  生成AI時代の深層学習の教科書．基礎からGAN，Transformer，拡散モデルなど実用技術まで

• 内容紹介

  ・Prince: Understanding Deep Learning (MIT Press, 2023)を2分冊で全訳．オールカラー
  ・世界標準の教科書
  ・ChatGPTなど生成AIのしくみを理解するために．
  ・I巻では基礎となる教師あり学習からはじめ，トランスフォーマーなど主要なネットワークモデルまでを解説
  
  【主な目次】
  1.　はじめに 2.　教師あり学習 3.　浅いニューラルネットワーク 4.　深層ニューラルネットワーク 5.　損失関数 6.　モデルの適合 7.　勾配と初期化 8.　性能測定 9.　正則化 10.　畳み込みネットワーク 11.　残差ネットワーク 12.　トランスフォーマー 13.　グラフニューラルネットワーク

• 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）

  黒川 利明(クロカワ トシアキ)
  １９４８年　大阪府に生まれる。現在　デザイン思考教育研究所主宰。ＩＥＥＥ　ＳＯＦＴＷＡＲＥ　Ａｄｖｉｓｏｒｙ　Ｂｏａｒｄメンバー。２０１５年より町田市介護予防サポーター、高齢者を中心とした「次世代サポーター」グループで地域の小学生の教育支援に取り組む

深層学習を理解する〈1〉教師あり学習とモデルの基礎 の商品スペック