図解 深層学習 数理で理解する基本原理
小池 敦
近代科学社豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
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書籍情報
著者: 小池 敦
発行日: 2023-12-26
最終更新日: 2025-08-31
バージョン: 1.2.0
ページ数: 296ページ(PDF版換算)ページ
対応フォーマット: PDF, EPUB
出版社: 近代科学社
対象読者
人工知能,AI,教師あり学習,交差検証,回帰分析,分類,勾配法,ヤコビ行列,確率変数,確率分布,情報理論,ベイズの定理,ベイズ最適化,線形変換,正規分布,共分散行列,ニューラルネットワーク,畳み込みニューラルネットワーク,再帰型ニューラルネットワーク,自然言語処理に興味がある人
著者について
2003年に東北大学大学院情報科学研究科博士課程前期2年の課程を修了後，日立製作所コンシューマエレクトロニクス研究所，ナビタイムジャパンにて携帯電話やカーナビの研究開発に従事．2015年に総合研究大学院大学にて博士（情報学）を取得．その後は東北大学大学院情報科学研究科助教，一関工業高専専門学校准教授などを経て，現在，東北大学大学院情報科学研究科実践的情報教育推進室特任准教授（研究）として，深層学習を含む機械学習・データサイエンス，組合せ最適化，組み込みシステム等の教育研究に従事している．特に深層学習技術の様々な分野への応用や説明可能AI について興味を持っている．