出版社内容情報
初学者の方々に向けた、ディープラーニングの技術解説書。
2012年に一般画像分類コンテスト（ILSVRC）で衝撃的な性能を達成したAlexNetの登場以来、急速な進化を遂げているディープラーニング。現在の人工知能/AIの発展の中核を担っており、スマートフォンからIoT、クラウドに至るまで幅広い領域で、画像、音声、言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し、目覚ましい進展をもたらしています。一方、その成長の過程は決して一筋縄ではなく、無数の試行錯誤がありました。
本書では、ディープラーニングの「今」に焦点を当て、「基本機能」を中核に技術面から可能な限り正確にまとめ、どのようなしくみで動いているのか、どのような問題に使えるのか、何が難しいのかまで平易に解説。
多くの問題を一つのアプローチ、アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段とパワーアップしていく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を平易に紐解く1冊です。
内容説明
膨大な数の関数の集まりをどのようにお互い協調させるのか。局所的な相互作用の微調正から全体の動きを定めていく。最新手法の根底にあるしくみ、原理に着目し、技術の「可能性」を探求する。
目次
第１章 ディープラーニングと人工知能―なぜディープラーニングが成功しているのか
第２章 入門 機械学習―コンピュータの「学習」とは何か
第３章 ディープラーニングの技術基礎―データ変換の「層」を組み合わせて表現学習を実現する
第４章 ディープラーニングの発展―学習と予測を改善した正規化層／スキップ接続／注意機構
第５章 ディープラーニングを活用したアプリケーション―大きな進化を遂げた画像認識、音声認識、自然言語処理
Ａｐｐｅｎｄｉｘ 厳選基礎 機械学習＆ディープラーニングのための数学
著者等紹介
岡野原大輔［オカノハラダイスケ］
２０１０年東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了（情報理工学博士）。在学中の２００６年、友人らとＰｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅを共同で創業、また２０１４年にＰｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓを創業。現在はＰｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓの代表取締役ＣＥＲおよびＰｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙの代表取締役ＣＥＯを務める（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。
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