IT・コンピュータ - 岡野原大輔作品一覧
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4.2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。
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3.5※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 世界のAI技術の今を“手加減なし"で執筆! ディープラーニングを中心としたAI技術の真髄を説く本気の解説書 日本を代表するAIベンチャーの共同創業者が7年間にわたり、第一線のエンジニア向けに手加減なしで書き続けた『日経Robotics』誌のAI解説人気連載が待望の書籍化。次々と常識が書き換わり続けるAI技術が今後どうなっていくのか。その将来を占う最先端技術を、73のテーマで解説します。 学習の仕組み、各種モデル・アーキテクチャ、そして各種アプリケーションまで網羅的に解説。この1冊を読めば、今、世界のAI技術がどのようになっているのか、世界の先端企業や研究者がAI技術の謎をどのように解明し活用しようとしているか、その現場が分かります。ディープラーニング技術の基礎を学んだ方が、最先端をキャッチアップするために最適な一冊です。
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-※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。
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4.5※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12812-8)も合わせてご覧ください。 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。