小川浩一の作品一覧
「小川浩一」の「GRAPHIC DESIGN THEORY」「ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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4.2フランスで10万部発行！ 2018年度チューリング賞受賞、ヤン・ルカン氏（Facebook副社長）の「ベストセラー」がいち早く日本上陸！ AIとその中核をなす「ディープラーニング」の過去と現在、そして未来像とは？ ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。 ・ヤン・ルカンは、なぜあきらめなかったのか？ ・AI革命の恩恵を受けるのは、誰か？ ・ディープラーニングは、論理的思考ができない？ ・AIが、人間の「常識」を持つ日はくるのか？ 【成毛 眞氏 絶賛！！】 一気に読める面白さ！ AI時代の基本図書になるだろう。 【本書「監訳者あとがき」より抜粋】 本書は、ディープラーニングに関する書籍のなかでも、最も俯瞰的な視点で書かれた本のひとつであろう。技術に忠実であり、平易でありながら難解な説明を避けることなく、また、歴史や未来、社会的なインパクトにも言及している。 【本書「序章」より抜粋】 本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。 人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。 【主な内容】 序 章 第1章 AI革命 第2章 AIならびに私の小史 第3章 単純な学習機械 第4章 最小化学習、学習理論 第5章 深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法 第6章 AIの支柱、ニューラルネットワーク 第7章 ディープラーニングの現在 第8章 Facebook時代 第9章 そして明日は？ AIの今後と課題 第10章 AIの問題点 終 章 -
-※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 デザインが技術でしかないのなら、デザインは必要とされても、 デザイナーは必要とされなくなる。 今この時代に「どのようなデザインをすべきか」を 考えるきっかけのために本書がある。 ―― ばるぼら（日本語版序文より） 本書には、100年にわたるデザインの潮流から、伝説的ともいえるグラフィックデザイナーたちの〈理論〉が収められています。自らが生み出すビジュアルと、それを裏打ちする思想や理論をもとに、社会の中であるべき「デザイナー」の姿を思索する――その鋭く、そしてときには挑発的な視点から紡ぎ出された彼ら自身の言葉が抜粋された、合計30人による24のアンソロジーです。 誰もが「デザイン」し、共有し、社会にインパクトを与えられる時代で、「デザイナー」であるとはどういうことなのでしょうか。本書からは、そうした問題の歴史的な流れだけでなく、デザイナーたちの考え方から多くの示唆が得られます。彼らの言葉を受け止めつつも批判的に読むことは、どんなデザイン／デザイナーであるべきかという思想に、そして、その先の技術にまでつながることでしょう。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
ヤン・ルカン氏の大著
以下メモ
還元主義的モデルでは対応できない複雑な集合的現象の予測は現象学的モデルであるNNが得意とする。ここでいう、還元主義的モデルとは、こういう方程式で支配されて、この環境ではこの影響をこのくらい受けるから、こうなるだろうと予測する方法。ロケットの弾道予測とか、天気予報とか。現象学的モデルは、都市の消費電力の予測とか、薬に対する反応とか、色んなデータを観測して、それらの変数に対する影響度合いを起こったこと(現象)から予測するモデル。
自己教師あり学習による世界モデルの獲得が必要
知能は教科学習のみで達成されるものではなく、自己教師あり学習、教師あり学習、教科学習の３ -
Posted by ブクログ
※ 出版社さんから紙版をいただきましたが，自分でも電子版を購入してレビューしています
著者のLeCunさんは，HintonさんやBengioさんと並んで，第3次AIブームの火付け役である．AIの歴史，自叙伝，ニューラルネット仕組み，そしてAIのさまざまな問題や今後の展望について語った本である．
◆ 第1章：AI革命
データがあればいくらでもすごいAIが作れるぜ！みたいなタカ派のLeCunさん，それに対してハト派のBengioさんみたいな印象を今まで持っていた．現状のニューラルネットに出来ないことを率直に認め，論理の必要性を述べている．初期の論理ベースのAIにも気を遣って紹介している印象を受 -
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Posted by ブクログ
ネタバレヤン・ルカンによるディープラーニングの本は自身の半自伝的な内容となっている。
機械学習などの話題も広く扱われているが、内容について説明することを目的とした本ではないため、ある程度の前提知識は必要になる（数式も全く出てこないわけではない）。この本で誤差逆伝播法について理解することは難しいが、歴史的な背景から書き起こしているため、誤差逆伝播法についてわかっている人が読めば得る所は多いだろう。
・AIは学習するが論理的な推論は行えない。チェス用のプログラムに将棋は指せない。
・強化学習は現実の世界では使い物にならない。強化学習は失敗をした後、パラメータをチューニングしていくというシステムなので、 -
