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メディアのためのアルゴリズム 並べ替えから深層学習まで/藤澤公也/寺澤卓也/羽田久一
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- 商品情報
- レビュー
藤澤公也寺澤卓也羽田久一
コロナ社
メディア学大系 18
ISBN:4339027766/9784339027761
発売日:2023年09月
【内容紹介】
【読者対象】
プログラミング初学者で、アルゴリズムについて詳しく知りたい人。また、それらを学んだあとに、機械学習とその仕組みを学びたい学生。
【書籍の特徴】
現在、我々が接する情報の大部分は、コンピューターシステムによって処理されている。そして、その情報を処理するうえで重要な役割を果たすのが、アルゴリズムである。アルゴリズムは、入力されたデータを処理して、目的とする出力を得るための手続きや手順を表したものである。日常的にあらゆる場面で、データの並び替えは行われており、インターネットでの動画配信を支えるデータ圧縮やロールプレイングゲームの中でキャラクターが進むべき道を見つけ出す経路探索、インターネット上での安全な商取引を行うための暗号など、メディアコンテンツの中にもさまざまなアルゴリズムが利用されている。また、近年著しい発展を遂げている人工知能もアルゴリズムが集積されたものと言える。
本書は、幅広い分野を網羅しながら、アルゴリズムに関する知識を詳しく解説している。まず、アルゴリズムの基礎的な考え方から始まり、その後は並べ替えやデータ探索、経路探索、データの圧縮と展開、誤り検出・訂正、セキュリティ・暗号といったさまざまなトピックスを取り上げている。また、特に注目されている人工知能技術の一つであるニューラルネットワークと深層学習にも詳細な解説を行っている。
【各章について】
本書は、幅広い分野を網羅しながら、アルゴリズムに関する知識を詳しく解説している。大きく分けて、前半ではアルゴリズムの基礎的な考え方から始まり、データ圧縮、セキュリティなど具体的なアルゴリズムを扱っている。後半では、人工知能、特にニューラルネットワークを用いた機械学習に焦点を当てて、その仕組みを解説・紹介している。
1 章では、アルゴリズムの考え方について説明し、2 章から4 章では、並べ替え、データ探索、経路探索といった基本的なアルゴリズムについて述べている。5 章から7 章では、データ圧縮、誤り検出、暗号といった応用的なアルゴリズムについて扱っている。8 章以降では人工知能について扱っており、8 章では人工知能の基礎について、9 章から11 章ではニューラルネットワークの基本から、畳み込みニューラルネットワーク、学習の効率化について述べ、12 章、13 章では深層学習とそれらを応用したさまざまな技術について解説している。
【著者からのメッセージ】
本書を読むことで、読者がアルゴリズムについての基礎知識から応用まで理解し、また、これらの技術の活用について思考をめぐらせ、データ処理から、メディアコンテンツ処理、人工知能技術の現状や将来について洞察して、より深く学ぶきっかけになれば幸いである。
コロナ社
メディア学大系 18
ISBN:4339027766/9784339027761
発売日:2023年09月
【内容紹介】
【読者対象】
プログラミング初学者で、アルゴリズムについて詳しく知りたい人。また、それらを学んだあとに、機械学習とその仕組みを学びたい学生。
【書籍の特徴】
現在、我々が接する情報の大部分は、コンピューターシステムによって処理されている。そして、その情報を処理するうえで重要な役割を果たすのが、アルゴリズムである。アルゴリズムは、入力されたデータを処理して、目的とする出力を得るための手続きや手順を表したものである。日常的にあらゆる場面で、データの並び替えは行われており、インターネットでの動画配信を支えるデータ圧縮やロールプレイングゲームの中でキャラクターが進むべき道を見つけ出す経路探索、インターネット上での安全な商取引を行うための暗号など、メディアコンテンツの中にもさまざまなアルゴリズムが利用されている。また、近年著しい発展を遂げている人工知能もアルゴリズムが集積されたものと言える。
本書は、幅広い分野を網羅しながら、アルゴリズムに関する知識を詳しく解説している。まず、アルゴリズムの基礎的な考え方から始まり、その後は並べ替えやデータ探索、経路探索、データの圧縮と展開、誤り検出・訂正、セキュリティ・暗号といったさまざまなトピックスを取り上げている。また、特に注目されている人工知能技術の一つであるニューラルネットワークと深層学習にも詳細な解説を行っている。
【各章について】
本書は、幅広い分野を網羅しながら、アルゴリズムに関する知識を詳しく解説している。大きく分けて、前半ではアルゴリズムの基礎的な考え方から始まり、データ圧縮、セキュリティなど具体的なアルゴリズムを扱っている。後半では、人工知能、特にニューラルネットワークを用いた機械学習に焦点を当てて、その仕組みを解説・紹介している。
1 章では、アルゴリズムの考え方について説明し、2 章から4 章では、並べ替え、データ探索、経路探索といった基本的なアルゴリズムについて述べている。5 章から7 章では、データ圧縮、誤り検出、暗号といった応用的なアルゴリズムについて扱っている。8 章以降では人工知能について扱っており、8 章では人工知能の基礎について、9 章から11 章ではニューラルネットワークの基本から、畳み込みニューラルネットワーク、学習の効率化について述べ、12 章、13 章では深層学習とそれらを応用したさまざまな技術について解説している。
【著者からのメッセージ】
本書を読むことで、読者がアルゴリズムについての基礎知識から応用まで理解し、また、これらの技術の活用について思考をめぐらせ、データ処理から、メディアコンテンツ処理、人工知能技術の現状や将来について洞察して、より深く学ぶきっかけになれば幸いである。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。


