出版社内容情報
初学者の方々に向け、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。
ディープラーニングは現在のAI/人工知能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。
ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き、本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて、将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして、「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして、4つのテーマのもと、ディープラーニングや人工知能について課題を整理し、今後を考えていきます。
多様な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進化していく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を紐解く1冊です。
内容説明
技術／性能の追求は、人自身の能力を飛躍的に高め、新たな領域を切り開く。先端の情報や知識を俯瞰し、何が本質的な問題なのか、原理／原則は何か、「考える過程」を辿ります。
目次
第０章 ディープラーニングとは何か―表現学習とタスク学習、本書解説の流れ
第１章 ディープラーニングの最適化―なぜ学習できるのか
第２章 ディープラーニングの汎化―なぜ未知のデータをうまく予測できるのか
第３章 深層生成モデル―生成を通じて複雑な世界を理解する
第４章 深層強化学習―ディープラーニングと強化学習の融合
第５章 これからのディープラーニングと人工知能―どのように発展していくか
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の代表取締役社長を務める（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）
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