※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 『機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』のPython版登場!! 　本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例（Python）を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを理解できるように紹介していきます。 まえがき 第1章　機械学習とは 1.1　機械学習とは 1.1.1　深層学習の成果 1.1.2　学習と機械学習・深層学習 1.1.3　機械学習の分類 1.1.4　深層学習に至る機械学習の歴史 1.2　本書例題プログラムの実行環境について 1.2.1　プログラム実行までの流れ 1.2.2　プログラム実行の実際 第2章　機械学習の基礎 2.1　帰納学習. 2.1.1　演繹的学習と帰納的学習 2.1.2　帰納的学習の例題　―株価の予想― 2.1.3　帰納学習による株価予想プログラム 2.2　強化学習 2.2.1　強化学習とは 2.2.2　Q学習　強化学習の具体的方法 2.2.3　強化学習の例題設定　迷路抜け知識の学習 2.2.4　強化学習のプログラムによる実現 第3章　群知能と進化的手法 3.1　群知能 3.1.1　粒子群最適化法 3.1.2　蟻コロニー最適化法 3.1.3　蟻コロニー最適化法の実際 3.2　進化的手法 3.2.1　進化的手法とは 3.2.2　遺伝的アルゴリズムによる知識獲得 第4章　ニューラルネット 4.1　ニューラルネットワークの基礎 4.1.1　人工ニューロンのモデル 4.1.2　ニューラルネットと学習 4.1.3　ニューラルネットの種類 4.1.4　人工ニューロンの計算方法 4.1.5　ニューラルネットの計算方法 4.2　.バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習 4.2.1　パーセプトロンの学習手続き 4.2.2　バックプロパゲーションの処理手続き 4.2.3　バックプロパゲーションの実際 第5章　深層学習 5.1　深層学習とは 5.1.1　従来のニューラルネットの限界と深層学習のアイデア 5.1.2　畳み込みニューラルネット 5.1.3　自己符号化器を用いる学習手法 5.2　深層学習の実際 5.2.1　畳み込み演算の実現 5.2.2　畳み込みニューラルネットの実現 5.2.3　自己符号化器の実現 付 録 A　荷物の重量と価値を生成するプログラム　kpdatagen.py B　ナップサック問題を全数探索で解くプログラム　direct.py 参考文献 索　　引

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう！ 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街（＝機械学習内の分野）を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、ｋ近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 まえがき 目次 はじまり－機械学習の国へ行こう－ 第一章　いりぐち－機械学習ってなんだろう？－ 機械学習ってなんだろう？ AIにできること いきものとコンピューター、それぞれの学びかた コンピューターの学習 機械学習はなにができるの？ 「言葉」を認識する 「画像」を認識する 　COLUMN　強いAIと弱いAI 第二章　観光案内所－機械学習の種類と仕組み－ 機械学習には種類がある 先生に正解を教えてもらおう－教師あり学習－ 教師データとラベル　 教師あり学習の仕組み 自力で学習を進めよう－教師なし学習－ 試行錯誤の経験から学習しよう－強化学習－ コラム　いろんな機械学習 学習した知識を役立てよう－汎化・タスク・アルゴリズム－ 学習のしすぎに注意！－過学習－ COLUMN　オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理 第三章　分類の街－k近傍法と決定木－ 並べかたで分類しよう－k近傍法－ 　一刀両断、スパッと分類！－サポートベクターマシン－ ○と×で分類しよう－決定木－ 決定木の作りかた たくさんの決定木の森－ランダムフォレスト－ COLUMN　みにくいアヒルの子定理 第四章　最適化の街－進化的計算と群知能－ 最適化ってなんだろう？ 進化を模倣してよりよい情報を残そう－進化的計算－ いきものの進化の仕組み 進化的計算ってなんだろう？ 進化的計算の代表選手、遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズムの仕組み もっと複雑なことをするには－遺伝的プログラミング－ 生物の群れの行動から学習しよう－群知能－ 蟻みたいに近道を見つけよう －蟻コロニー最適化法－ 大勢で答えを探そう－粒子群最適化法－ 魚みたいに餌を探そう－AFSA－ 第五章　試行錯誤の街－強化学習－ 強化学習ってなんだろう？ とにかく試行回数を重ねよう－モンテカルロ法－ より効率的に試行するには？－Q学習－ Q学習で迷路を脱出しよう 第六章　神経回路の街①－ニューラルネット－ 神経細胞と神経ネットワーク 神経細胞の模倣－人工ニューロン－ 神経ネットワークの模倣－人工ニューラルネットワーク－ ニューラルネットの学びかた 視覚のシミュレーション－パーセプトロン－ ハイスピードで学ぼう！－バックプロパゲーション－ ニューラルネットワークの種類 ①階層型 ニューラルネットワークの種類 ②全結合型と再帰型 「何か」を見つける－認識－ 「何か」を動かす－制御－ 「何か」を考える－判断－ 必ず「何か」を返してくる。……それでいいのかな？ 第七章　神経回路の街②－ディープラーニング－ ディープラーニングってなんだろう？ 人間の「視覚」を真似したニューラルネット これはイヌ？　それともネコ？－畳み込みニューラルネットの画像認識－ CNNはどうして高性能なんだろう？ 時間で変わるデータを分析しよう－リカレントニューラルネットとLSTM－ 本物そっくりのニセモノをつくる－敵対的生成ネットワーク－ ディープラーニングを自動翻訳に役立てよう 経験から学ぶ深層学習－深層強化学習－ 第八章　でぐち－機械学習をはじめよう－ 機械学習に使われる言葉－プログラミング言語Python－ 機械学習に使われるソフトウェア①－TensorFlowとKeras－ 機械学習に使われるソフトウェア②－Caffe、PyTorch、Chainer－ おわりに－AIについて学べる参考図書たち－ 　索引

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 コンピュータシミュレーションに関する最新の内容を、文系学部向けにわかりやすく解説！ 　シミュレーションは、工学・物理学などの理系学部だけでなく、経営や経済問題などにも幅広く用いられており、文科系大学で身につける基礎的な素養になっています。 　本書は、文科系学部を主対象としたコンピュータシミュレーションの教科書です。確率分布や乱数などシミュレーションの基礎から、遺伝的アルゴリズム、深層学習などの最新理論まで、図やグラフで直感的に理解できるよう解説しています。また、各章末には学習指導要領に沿った演習問題が掲載されています。 第1章　コンピュータシミュレーション概観 第2章　モデル構築のための基礎知識 第3章　決定的モデルのシミュレーション 第4章　経営モデルのシミュレーション 第5章　経済モデルのシミュレーション 第6章　確率的モデルのシミュレーションと乱数 第7章　モンテカルロ法 第8章　在庫管理 第9章　待ち行列 第10章　フラクタル 第11章　カオス 第12章　機械学習 第13章　遺伝的アルゴリズム 第14章　セルとエージェントによるシミュレーション