詳説人工知能―アルファ碁を通して学ぶディープラーニングの本質と知識ベースシステム

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詳説人工知能―アルファ碁を通して学ぶディープラーニングの本質と知識ベースシステム

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  • サイズ A5判/ページ数 304p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784274223884
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

数式を使わないでアルファ碁、深層学習、知識ベースの理論の本質がわかる!!
現在のAIブームの切っ掛けとなったアルファ碁の概念、仕組み、特徴の説明に焦点を当て、これを理解するための基礎知識として深層ニューラルネットワークと深層学習(ディープラーニング)を解説します。また、ディープラーニング型AIと知識ベース型AI(エキスパート・システムなど)の統合化の必要性を理解できます。

目次

1 人工知能とは―人の様々な知能をコンピュータ化できるか?(人工知能の定義;人工知能の2つの潮流:知識ベースとディープラーニング ほか)
2 ディープラーニング‐多層(深層)ニューラルネットワークによるデータ分類機(ディープラーニングの周辺;ニューロンとニューロンモデル ほか)
3 アルファ碁‐ディープラーニング、モンテカルロ法と強化学習(囲碁とは;モンテカルロ法とは ほか)
4 知識ベースシステム‐ディープラーニングとの統合を目指して(ミンスキーの問題意識;コンピュータビジョンとディープラーニングの違い ほか)

著者等紹介

上野晴樹[ウエノハルキ]
国立情報学研究所名誉教授。総合研究大学院大学名誉教授。工学博士。囲碁(アマ4段)。1964年防衛大学校電気工学専攻卒業。1971年東京電機大学大学院工学研究科博士課程修了。1971年青山学院大学理工学部経営工学科講師。1979年ミズーリ大学医学情報学研究所研究員。1981年東京電機大学理工学部経営工学科教授。1998年文部科学省学術情報センター教授。2000年国立情報学研究所知能システム研究系教授。2001年東京大学大学院情報理工学研究科教授。2002年総合研究大学院大学情報学専攻教授(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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