内容説明
「演習で、実践力が育まれる」
目次
１章 ニューラルネットワークの基礎（形式ニューロンとシナプスの可塑性；パーセプトロン；誤差逆伝搬学習法；ネオコグニトロン）
２章 ディープラーニングの基礎（ＡｌｅｘＮｅｔ；ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ；ＬＳＴＭ）
３章 ＭＡＴＬＡＢによるディープラーニングの予備知識（チュートリアルＱ＆Ａ；例題Ｑ＆Ａ）
４章 ＭＡＴＬＡＢによるディープラーニング演習（画像認識；ＬＳＴＭ；モデルの調整）
著者等紹介
〓冨康成［ヨシトミヤスナリ］
１９８２年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（数理工学専攻）。２０２２年京都府立大学名誉教授
浅田太郎［アサダタロウ］
２０１０年京都府立大学大学院人間環境科学研究科博士後期課程修了（環境情報学専攻）。博士（学術）。２０２２年京都府立大学大学院教授
田伏正佳［タブセマサヨシ］
１９８８年神戸大学大学院自然科学研究科博士課程修了（物質科学専攻）。学術博士。２０１８年京都府立大学大学院教授
横山友也［ヨコヤマユウヤ］
２０１５年京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科博士後期課程修了（設計工学専攻）。博士（学術）。２０２３年東京都立産業技術大学院大学助教（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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感想・レビュー
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株式会社 コロナ社
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コロナ社 読者モニターレビュー https://www.coronasha.co.jp/np/resrcs/review.html?goods_id=8151 【 クラーク 様（業界・専門分野：医療・MRI ）】掲載日：2024/02/26 【 ナラなら 様（業界・専門分野：組み込み制御 ）】 掲載日：2024/02/26 【 中田 康史 様 慶應大学総合政策学部（業界・専門分野：脳波解析 ）】 掲載日：2024/02/202024/02/20
