出版社内容情報
本書は、ニューラルネットワークの原理の理解とより良い活用を目指して基本的なところからわかりやすく、数式をできる限り使わないよう配慮して解説したニューラルネットワークの入門書である。ニューラルネットワークに初めて触れる方、企業などで人工知能を利用した実務に携わる方を対象としている。
昨今のプログラミング環境の充実を鑑みると、ニューラルネットワークを使う分には原理を理解する必要はないかもしれない。しかしながら、ニューラルネットワークのより良い活用と、ニューラルネットワークにより出力された結果の正しい解釈に、原理の理解は欠かすことができない、
そこで本書では、実際の研究でよく利用されているニューラルネットワークをカタログ的に集め、それらがどのように動いているのか、何の解析に利用できるのかを解説しながら原理を学んでいく。
内容はストーリー性を重視した構成となっている。おおまかに、①人工知能の歴史の紹介、②ニューラルネットワークの紹介、③それらをうまく活用する工夫の紹介、④社会における人工知能、今後のデータ科学・人工知能研究のまとめである。
また、「探検データサイエンス」シリーズの「機械学習アルゴリズム」は、機械学習法をカタログ的に集めており、ニューラルネットワークについても触れている。この本でニューラルネットワークに関する知識を深めたいと感じた読者にも次の一冊として手に取って欲しい。
目次
第１部 人工知能の概要と構成技術（人工知能とニューラルネットワーク；本書で用いる基本事項）
第２部 さまざまなニューラルネットワーク（多層パーセプトロン；人工知能高性能化のさまざまな方法；畳み込みニューラルネットワーク；再帰型ニューラルネットワーク；アテンション機構；敵対的生成ネットワーク；深層強化学習；ネットワーク構造と学習の最適化）
第３部 機械学習とデータサイエンス（機械学習におけるデータの重要性）
著者等紹介
李銀星［リギンセイ］
２０１９年東北大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学大学院経済学研究科講師、博士（経営学）。専門、経営学
山田和範［ヤマダカズノリ］
２０１３年東京大学大学院新領域創成科学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学未踏スケールデータアナリティクスセンター教授、博士（生命科学）。専門、データ科学（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。
