出版社内容情報
ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展までを詳しく解説。Excelで進化計算が学べる！！
進化論的手法は、生物の進化のメカニズムをまねてデータ構造を変形、合成、選択する工学的手法です。この方法により、最適化問題の解法、人工知能の学習、推論、プログラムの自動合成などに広く応用されるものです。
本書ではGA やGP の基本原理からExcelを用いた実践（Excel のシミュレータ）にについて解説します。
ExcelミュレーションはExcel2013/2016対応。
まえがき
第I部 進化計算入門
第1章 進化計算の基本的な考え方
第2章 関数の最適化をしてみよう
第3章 GAを使ってみよう
第4章 GAをより複雑な問題に適用しよう
第II部 進化計算の実際的な応用例
第5章 進化計算で巡回セールスマン問題を解いてみよう
第6章 進化計算でスケジューリングしてみよう
第7章 進化計算をデザインに応用しよう
第III部 進化計算の発展
第8章 GAからGPへ
第9章 今後の展望
関連図書
索 引
伊庭斉志［イバ ヒトシ］
目次
第１部 進化計算入門（進化計算の基本的な考え方；関数の最適化をしてみよう；ＧＡを使ってみよう；ＧＡをより複雑な問題に適用しよう）
第２部 進化計算の実際的な応用例（進化計算で巡回セールスマン問題を解いてみよう；進化計算でスケジューリングしてみよう；進化計算をデザインに応用しよう）
第３部 進化計算の発展（ＧＡからＧＰへ；今後の展望）
著者等紹介
伊庭斉志［イバヒトシ］
工学博士。１９８５年東京大学理学部情報科学科卒業。１９９０年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。同年電子技術総合研究所。１９９６～１９９７年スタンフォード大学客員研究員。１９９８年東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授。２００４年～東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻教授。２０１１年～東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。人工知能と人工生命の研究に従事。特に進化型システム、学習、推論、創発、複雑系、進化論的計算手法に興味をもつ（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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めーそん
