11/24
時点_ポイント最大11倍
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 /ヤン・ルカン 松尾豊 小川浩一
販売価格
2,750
円 (税込)
- 出荷目安:
- 1~2営業日で出荷
たまるdポイント(通常) 25
+キャンペーンポイント(期間・用途限定) 最大10倍
※たまるdポイントはポイント支払を除く商品代金(税抜)の1%です。
※表示倍率は各キャンペーンの適用条件を全て満たした場合の最大倍率です。
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
dカードでお支払ならポイント3倍
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
- 商品情報
- レビュー
≪商品情報≫
著者名:ヤン・ルカン、松尾豊、小川浩一
出版社名:講談社
発行年月:2021年10月
判型:A5
ISBN:9784065238080
≪内容情報≫
★2024年ノーベル物理学賞関連書籍★
ディープラーニング誕生前夜の研究者らの交流・研究が赤裸々に綴られている!
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
著者名:ヤン・ルカン、松尾豊、小川浩一
出版社名:講談社
発行年月:2021年10月
判型:A5
ISBN:9784065238080
≪内容情報≫
★2024年ノーベル物理学賞関連書籍★
ディープラーニング誕生前夜の研究者らの交流・研究が赤裸々に綴られている!
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