出版社内容情報
・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.
・II巻ではGAN,拡散モデルなどの注目を集めるモデルや倫理などを応用面を中心に解説
【主な目次】
14. 教師なし学習 15. 生成的敵対ネットワーク 16. 正規化フロー 17. 変分オートエンコーダ 18. 拡散モデル 19. 強化学習 20. なぜ深層学習はうまくいくのか 21. 深層学習と倫理 A. 表記法 B. 数学 C. 確率
【目次】
14. 教師なし学習 15. 生成的敵対ネットワーク 16. 正規化フロー 17. 変分オートエンコーダ 18. 拡散モデル 19. 強化学習 20. なぜ深層学習はうまくいくのか 21. 深層学習と倫理 A. 表記法 B. 数学 C. 確率
内容説明
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
14 教師なし学習
15 生成的敵対ネットワーク
16 正規化フロー
17 変分オートエンコーダ
18 拡散モデル
19 強化学習
20 なぜ深層学習はうまくいくのか
21 深層学習と倫理
著者等紹介
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(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。



