気まぐれ屋

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】自己再構成モジュラー ロボット 今、彼らは現実の世界に持ち込まれました。トランスフォーマーは、乗り物に変形できるロボットの形を取ります【電子書籍】[ Fouad Sabry ]

＜p＞＜strong＞自己再構成モジュラー ロボットとは＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞自己再構成可能なモジュラー ロボットは、さまざまな形状や構成をとることができる自律運動機械です。それらは、モジュール式の自己再構成ロボット システムとしても知られています。固定形態ロボットに通常見られる従来の作動、センシング、および制御に加えて、自己再構成ロボットには、パーツの接続を再配置することによって、意図的に自身の形状を変更する機能があります。これにより、新しい状況に適応したり、新しいタスクを実行したり、固定形態のロボットよりも迅速に損傷から回復したりできます。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞メリット＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞(I) 次のトピックに関する洞察と検証:＜/p＞ ＜p＞第 1 章: 自己再構成モジュラー ロボット＜/p＞ ＜p＞第 2 章: ロボット＜/p＞ ＜p＞第 3 章: 再構成可能なコンピューティング＜/p＞ ＜p＞第 4 章: ユーティリティ フォグ＜/p＞ ＜p＞第 5 章: アリのコロニー最適化アルゴリズム＜/p＞ ＜p＞第 6 章: スウォーム インテリジェンス＜/p＞ ＜p＞第 7 章: クレイトロニクス＜/p＞ ＜p＞第 8 章: 再構成可能な製造システム＜/p＞ ＜p＞第 9 章: 制御の再構成＜/p＞ ＜p＞第 10 章: プログラム可能な物質＜/p＞ ＜p＞第 11 章: 物理コミティクス＜/p＞ ＜p＞第 12 章: Webots＜/p＞ ＜p＞第 13 章: Daniela L. Rus＜/p＞ ＜p＞第 14 章: ロボティクス＜/p＞ ＜p＞第 15 章: MIBE アーキテクチャ＜/p＞ ＜p＞第 16 章: 形態形成ロボティクス＜/p＞ ＜p＞第 17 章: トーチ (機械学習)＜/p＞ ＜p＞第 18 章: キロボット＜/p＞ ＜p＞第 19 章: 分子立方体＜/p＞ ＜p＞第 20 章: ソフト ロボティクス＜/p＞ ＜p＞第 21 章: 連続ロボット＜/p＞ ＜p＞(II) 自己再構成モジュラー ロボットに関するよくある質問への回答。＜/p＞ ＜p＞(III) 多くの分野での自己再構成モジュラー ロボットの使用に関する実際の例＜/p＞ ＜p＞(IV) 17各業界の 266 の新しいテクノロジーを簡単に説明する付録で、自己再構成モジュラー ロボットのテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞この本の対象読者＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の自己再構成モジュラー ロボットに関する基本的な知識や情報を超えたい人。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

Vision Transformer入門 (Computer Vision Library)

新しいコンピュータビジョンの世界 自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて、ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN、CNN、および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。 本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ、その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。 （こんな方におすすめ） ・ViTに興味のある方 ・実務で画像処理に取り組んでいる方 （目次） 第1章 TransformerからVision Transformerへの進化 1-1 自然言語処理におけるTransformerの登場 1-2 Vision and Languageへの拡張 1-新しいコンピュータビジョンの世界 自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて、ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN、CNN、および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。 本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ、その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク、ViTから派生したモデルを紹介したあと、TransoformerとViTを分析し、その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。 （こんな方におすすめ） ・ViTに興味のある方 ・実務で画像処理に取り組んでいる方 （目次） 第1章 TransformerからVision Transformerへの進化 1-1 自然言語処理におけるTransformerの登場 1-2 Vision and Languageへの拡張 1-3 コンピュータビジョンにおけるTransformer 第2章 Vision Transformerの基礎と実装 2-1 準備 2-2 ViTの全体像 2-3 Input Layer 2-4 Self-Attention 2-5 Encoder 2-6 ViTの実装 第3章 実験と可視化によるVision Transformerの探求 3-1 実験の概要 3-2 使用するデータセット 3-3 実験条件 3-4 既存手法との比較 3-5 データ拡張における比較 3-6 位置埋め込みの可視化 3-7 ViTにおける判断根拠の可視化 3-8 ViTが捉えているモノ 第4章 コンピュータビジョンタスクへの応用 4-1 コンピュータビジョンのサブタスク 4-2 画像認識への応用 4-3 物体検出、セマンティックセグメンテーションへの応用 4-4 動画認識への応用 4-5 オブジェクトトラッキングへの応用 4-6 3Dビジョンへの応用 4-7 その他のコンピュータビジョンサブタスクへの応用 4-8 Transformer応用のまとめと展望 第5章 Vision and Languageタスクへの応用 5-1 Vision and Languageのサブタスク 5-2 VQAへの応用 5-3 Image Captioningへの応用 5-4 Embodied AIへの応用 5-5 その他のVision and Languageサブタスクへの応用 5-6 Vision and Languageのまとめと展望 第6章 Vision Transformerの派生手法 6-1 ViT派生手法の分類 6-2 Swin Transformer 6-3 DeiT 6-4 CvT 6-5 SegFormer 6-6 TimeSformer 6-7 MAE 第7章 Transformerの謎を読み解く 7-1 Transformerの謎に人々は驚き困惑した 7-2 Positional Embeddingの謎 7-3 Multi-Head Attentionの謎 7-4 Layer Normalizationの謎 第8章 Vision Transformerの謎を読み解く 8-1 ViT vs CNN vs MLPの三国時代の到来 8-2 ViTはCNNと同じく局所特徴を学習する 8-3 ViTはより形状に反応する？ 8-4 ViTは早期から大域的な領域も見ている 8-5 ViTはCNNやMLPよりもノイズや敵対的攻撃に頑健？ 8-6 3つのモデルの特性と使い分けの勘どころ 8-7 ViTの新常識

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】深層学習 改訂第2版【電子書籍】[ 岡谷貴之 ]

＜p＞◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆＜/p＞ ＜p＞・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。＜br /＞ ・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。＜/p＞ ＜p＞[本書まえがきより抜粋]＜br /＞ ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，なぜそうすべきか，数学的な証明はなくても，正しい説明は必ずあるはずです．それを手にできれば，目の前の課題を解決するのに，また次に進むべき道を知るうえで役に立つでしょう．＜br /＞ そこで本書では，それぞれの方法について，今の時点で最も納得できる説明をきちんと与えることにこだわりました．名前の通った方法であっても，理屈が成り立たない，あるいは役に立たない方法や考え方については，はっきりそう書きました．著者の主観といわれても仕方がない場合もあるかもしれませんが，そのほうが有益であると信じています．＜br /＞ また，現在の深層学習の広がりを把握できるように，定番となった問題・方法に加えて，重要だと思われる問題については，必ずしもそれほど有名でない方法も含めてなるべく網羅するようにしました．その取捨選択には，深層学習が実践的技術であることを踏まえ，実用性を最も重視しました．そこには，この間に著者が企業の実務家たちと行ってきた共同研究での経験が反映されています．＜/p＞ ＜p＞[主な内容]＜br /＞ 第1章 はじめに＜br /＞ 第2章 ネットワークの基本構造＜br /＞ 第3章 確率的勾配降下法＜br /＞ 第4章 誤差逆伝播法＜br /＞ 第5章 畳み込みニューラルネットワーク＜br /＞ 第6章 系列データのためのネットワーク＜br /＞ 第7章 集合・グラフのためのネットワークと注意機構＜br /＞ 第8章 推論の信頼性＜br /＞ 第9章 説明と可視化＜br /＞ 第10章 いろいろな学習方法＜br /＞ 第11章 データが少ない場合の学習＜br /＞ 第12章 生成モデル＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】プラモデル徹底工作 合本版 自動車模型 フル開閉&電飾テクニック [ 淡路 修史／高橋 浩二 ]

淡路 修史／高橋 浩二 加納 亨介 新紀元社プラモデルテッテイコウサクガッポンバンジドウシャモケイフルカイヘイアンドデンショクテクニック アワジシュウジタカハシコウジ カノウリョウスケ 発行年月：2022年05月23日 予約締切日：2022年04月22日 ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784775320105 淡路修史（アワジシュウジ） 1976年、千葉県生まれ。子供の頃にテレビで見た西部警察のカースタントシーンやスーパーマシンに魅了されクルマが好きになる。プラモデルに興味を持ち始めたのは、ビックワンガムやトランスフォーマーといったお菓子系おまけプラモ。ファーストガンダム世代なので一時期はガンプラも作っていた。カーモデル、ラジコンカー、レースゲームと一通りクルマに関する趣味を経験。マイカーを所有するようになると実車いじりにもハマるが、ここ最近はモデルカー作りに出戻る。プラモデルの価格が高騰してきた数年前から、キットを余すことなく楽しみたいと思うようになり開閉改造を始める。貧乏根性から始まった開閉改造がいつしか自分の定番の工作となっていた 〓橋浩二（タカハシコウジ） 1970年、東京都飯田橋生まれ。プラモデビューは宇宙戦艦ヤマト。艦船つながりでウォーターラインシリーズをかじりスケールモデルに興味を持つ。親のバイクいじり、クルマいじりにつきあううちに自然と模型製作もバイク、クルマへと移行。タミヤモデラーズギャラリーのコンテストに何回か出品し佳作・入選を果たす。就職・結婚を機に借家住まいやら子育てやらで製作環境が整わず模型製作を休止。その代わり（？）モータースポーツへ熱を上げ、4輪ジムカーナでクルマの構造、挙動等を学ぶ。子供たちも大きくなり、自宅購入で自室を手に入れたことから模型製作を再開し、湘南モデルカー愛好会へ入会。ジャンルを問わず自分の好きなものを好きなように製作しているが、同時平行製作で完成品がなかなか出来てこない。モデルグラフィックス誌・モデルアート誌等で作例を担当している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部 自動車模型 フル開閉化編（トヨタ・ランドクルーザー100／ランチア・ストラトスHF）／第2部 自動車模型 フル開閉＆電飾超絶テクニック（トヨタ・エスティマ／ポルシェ917K）／淡路修史／高橋浩二作品集 本 科学・技術 工学 その他

機械学習プロフェッショナルシリーズ深層学習／岡谷貴之【3000円以上送料無料】

著者岡谷貴之(著)出版社講談社発売日2022年01月ISBN9784065133323ページ数366Pキーワードしんそうがくしゆうきかいがくしゆうぷろふえつしよな シンソウガクシユウキカイガクシユウプロフエツシヨナ おかたに たかゆき オカタニ タカユキ9784065133323内容紹介◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。[本書まえがきより抜粋]ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，なぜそうすべきか，数学的な証明はなくても，正しい説明は必ずあるはずです．それを手にできれば，目の前の課題を解決するのに，また次に進むべき道を知るうえで役に立つでしょう．そこで本書では，それぞれの方法について，今の時点で最も納得できる説明をきちんと与えることにこだわりました．名前の通った方法であっても，理屈が成り立たない，あるいは役に立たない方法や考え方については，はっきりそう書きました．著者の主観といわれても仕方がない場合もあるかもしれませんが，そのほうが有益であると信じています．また，現在の深層学習の広がりを把握できるように，定番となった問題・方法に加えて，重要だと思われる問題については，必ずしもそれほど有名でない方法も含めてなるべく網羅するようにしました．その取捨選択には，深層学習が実践的技術であることを踏まえ，実用性を最も重視しました．そこには，この間に著者が企業の実務家たちと行ってきた共同研究での経験が反映されています．[主な内容]第1章 はじめに第2章 ネットワークの基本構造第3章 確率的勾配降下法第4章 誤差逆伝播法第5章 畳み込みニューラルネットワーク第6章 系列データのためのネットワーク第7章 集合・グラフのためのネットワークと注意機構第8章 推論の信頼性第9章 説明と可視化第10章 いろいろな学習方法第11章 データが少ない場合の学習第12章 生成モデル※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次はじめに/ネットワークの基本構造/確率的勾配降下法/誤差逆伝播法/畳み込みニューラルネットワーク/系列データのためのネットワーク/集合・グラフのためのネットワークと注意機構/推論の信頼性/説明と可視化/いろいろな学習方法/データが少ない場合の学習/生成モデル

深層学習生成AIの基礎／岡留剛【3000円以上送料無料】

著者岡留剛(著)出版社共立出版発売日2024年03月ISBN9784320125759ページ数252Pキーワードしんそうがくしゆうせいせいえーあいのきそしんそう／ シンソウガクシユウセイセイエーアイノキソシンソウ／ おかどめ たけし オカドメ タケシ9784320125759内容紹介学部2, 3年生以上を主な対象とした深層学習の教科書。ニューラルネットワークの基本からはじめて、生成AI（言語生成と画像生成）について理解することを目指す。本書ではまず、進化・深化した深層学習の要素技術と、表現学習の代表例である単語埋めこみ、さらに、ネットワーク基盤としてのトランスフォーマーを、その基礎である注意機構とともに解説する。言語生成については、言語処理の基盤アーキテクチャとして応用範囲のひろい大規模言語モデルを導入し、発展形である言語生成モデルを紹介する。大規模言語モデルを言語生成モデルへと昇華させるのに必要となった強化学習についても、本質的な事柄にしぼって詳述する。画像生成については、生成モデルとして発展いちじるしい拡散モデルを取り上げ、さらにGAN（Generative Adversarial Network）についても解説する。最後に、半教師学習や不均衡なデータにおける学習・知識蒸留など、さまざまな学習の枠組みについて解説する。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1部 基盤（深層学習をささえる要素技術/RNN：recurrent neural network/単語埋めこみ/トランスフォーマー/強化学習）/第2部 生成モデル（言語の生成/拡散モデル/GAN：生成的敵対ネットワーク）/第3部 深層学習アラカルト（取りあつかい注意のデータ/多様な学習の枠組み/微分可能演算機構）

【楽天ブックスならいつでも送料無料】午前零時の自動車評論18 [ 沢村慎太朗 ]

沢村慎太朗 文踊社ゴゼンレイジノジドウシャヒョウロンジュウハチ サワムラシンタロウ 発行年月：2020年12月11日 予約締切日：2020年10月08日 ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784904076781 沢村慎太朗（サワムラシンタロウ） 1962年東京都生まれ。早稲田大学第一文学部卒業。広告代理店在籍時に培った制作スキルとクルマ趣味を活かし自動車専門誌にて編集スタッフとして活躍したのち、独立して執筆活動を開始する。豊富な実践経験と鋭い観察眼、そして広範囲にわたる専門知識と見識を武器に、独自の視点と論理的な分析に基づく自動車評論をさまざまなメディアに寄稿。また、2011年からは週刊メールマガジン『沢村慎太朗FMO』も開始し、さらに活動の場を広げている。著書多数（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 2011年の吃驚と2019年の吃驚／夢の名はデズモドロミック／軽トラ界のトランスフォーマー族を比べてみる／忘却の理由／エアポケットに生まれた命綱／続ポルシェ伝あるいはフェリーの時代／ゴルゴ13における自動車の極点マニアック／血と相克 1970年代の空気を記憶を刻んでいる者にとってあの頃911は化石寸前の機械という扱いであり924や928こそが新時代のポルシェだったのだ。 本 科学・技術 工学 機械工学

I/O BOOKS生成AIの可能性と人類 人類のあり方や、仕事の仕方、生き方を、哲学的視点と工学的視点から考える 人類は「生成AI」とどう向き合うのか／瀧本往人【1000円以上送料無料】

著者瀧本往人(著)出版社工学社発売日2023年11月ISBN9784777522705ページ数159Pキーワードせいせいえーあいのかのうせいとじんるいせいせい／A セイセイエーアイノカノウセイトジンルイセイセイ／A たきもと ゆきと タキモト ユキト9784777522705内容紹介今話題の「生成AI」について、特に「ChatGPT」が、どのような経緯で生まれてきたのか、どういった技術なのかを、哲学や言語学、情報科学の文脈から説明。 「テキスト」「音声」「画像・映像」のそれぞれの技術に沿って、どのような可能性があるのかを掘り下げます。 さらに、こうした生成AIを通じて、人類のあり方や、仕事の仕方、生き方を、工学的視点と哲学的視点の両方から見つめます。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 「人工知能」の誕生（言語から記号（情報）へ/「音声言語」と「聴覚情報」/「形象への認識」と「視覚情報」/「人間の学習」と「機械の学習」）/第2章 「人工知能」の活用（「対戦型ゲーム」と「人工知能」/「音声認識エンジン」から「スマートスピーカー」へ/ヒューリスティック・エンジン（ウイルス対策）/スマートカー（自立走行車））/第3章 「生成AI」の仕組み（「生成モデル」と「トランスフォーマー」/視覚情報（画像・動画）の生成/言語情報（文章・対話）の生成/聴覚情報（音声・楽曲）の生成）/第4章 「生成AI」がもたらす未来と課題（現実社会への影響/「一般意志」と「シミュラークル」/「知の生成」から「生命の生成」へ/技術文明史と「生成AI」）

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】ロボットは涙を流すか 映画と現実の狭間【電子書籍】[ 石黒浩 ]

＜p＞機能的・哲学的に難解なロボットの諸問題を、SF映画の話題作を通して分かりやすく論じる。複雑なロボットの骨格を学ぶには『ターミネーター』を、ロボットと我々の間に生じる「哲学的な障壁」の教本は『A．I．』『サロゲート』、C-3POとR2-D2はロボットの社会における役割を教えてくれる。さらに、人間とロボットの境界は『攻殻機動隊』における「電脳」「義体」を通して考える、というわけだ。現代科学はSF映画に近づき、境界があいまいになっている。例えば、サイズが小さい「トランスフォーマー」ならばすでに作られているし、「電脳」のように脳を直接コンピュータにつなげる技術も発達を遂げている。今後、果たしてロボットは「こころ」を持てるのだろうか？ 2006年、自身がモデルのアンドロイド「ジェミノイドHI-1」を作り、世界から注目を集める、知能ロボティクスの第一人者が考える近未来が見えてくる。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

機械学習プロフェッショナルシリーズ深層学習／岡谷貴之【1000円以上送料無料】

著者岡谷貴之(著)出版社講談社発売日2022年01月ISBN9784065133323ページ数366Pキーワードしんそうがくしゆうきかいがくしゆうぷろふえつしよな シンソウガクシユウキカイガクシユウプロフエツシヨナ おかたに たかゆき オカタニ タカユキ9784065133323内容紹介◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。[本書まえがきより抜粋]ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，なぜそうすべきか，数学的な証明はなくても，正しい説明は必ずあるはずです．それを手にできれば，目の前の課題を解決するのに，また次に進むべき道を知るうえで役に立つでしょう．そこで本書では，それぞれの方法について，今の時点で最も納得できる説明をきちんと与えることにこだわりました．名前の通った方法であっても，理屈が成り立たない，あるいは役に立たない方法や考え方については，はっきりそう書きました．著者の主観といわれても仕方がない場合もあるかもしれませんが，そのほうが有益であると信じています．また，現在の深層学習の広がりを把握できるように，定番となった問題・方法に加えて，重要だと思われる問題については，必ずしもそれほど有名でない方法も含めてなるべく網羅するようにしました．その取捨選択には，深層学習が実践的技術であることを踏まえ，実用性を最も重視しました．そこには，この間に著者が企業の実務家たちと行ってきた共同研究での経験が反映されています．[主な内容]第1章 はじめに第2章 ネットワークの基本構造第3章 確率的勾配降下法第4章 誤差逆伝播法第5章 畳み込みニューラルネットワーク第6章 系列データのためのネットワーク第7章 集合・グラフのためのネットワークと注意機構第8章 推論の信頼性第9章 説明と可視化第10章 いろいろな学習方法第11章 データが少ない場合の学習第12章 生成モデル※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次はじめに/ネットワークの基本構造/確率的勾配降下法/誤差逆伝播法/畳み込みニューラルネットワーク/系列データのためのネットワーク/集合・グラフのためのネットワークと注意機構/推論の信頼性/説明と可視化/いろいろな学習方法/データが少ない場合の学習/生成モデル

深層学習生成AIの基礎／岡留剛【1000円以上送料無料】

著者岡留剛(著)出版社共立出版発売日2024年03月ISBN9784320125759ページ数252Pキーワードしんそうがくしゆうせいせいえーあいのきそしんそう／ シンソウガクシユウセイセイエーアイノキソシンソウ／ おかどめ たけし オカドメ タケシ9784320125759内容紹介学部2, 3年生以上を主な対象とした深層学習の教科書。ニューラルネットワークの基本からはじめて、生成AI（言語生成と画像生成）について理解することを目指す。本書ではまず、進化・深化した深層学習の要素技術と、表現学習の代表例である単語埋めこみ、さらに、ネットワーク基盤としてのトランスフォーマーを、その基礎である注意機構とともに解説する。言語生成については、言語処理の基盤アーキテクチャとして応用範囲のひろい大規模言語モデルを導入し、発展形である言語生成モデルを紹介する。大規模言語モデルを言語生成モデルへと昇華させるのに必要となった強化学習についても、本質的な事柄にしぼって詳述する。画像生成については、生成モデルとして発展いちじるしい拡散モデルを取り上げ、さらにGAN（Generative Adversarial Network）についても解説する。最後に、半教師学習や不均衡なデータにおける学習・知識蒸留など、さまざまな学習の枠組みについて解説する。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1部 基盤（深層学習をささえる要素技術/RNN：recurrent neural network/単語埋めこみ/トランスフォーマー/強化学習）/第2部 生成モデル（言語の生成/拡散モデル/GAN：生成的敵対ネットワーク）/第3部 深層学習アラカルト（取りあつかい注意のデータ/多様な学習の枠組み/微分可能演算機構）

I/O BOOKS生成AIの可能性と人類 人類のあり方や、仕事の仕方、生き方を、哲学的視点と工学的視点から考える 人類は「生成AI」とどう向き合うのか／瀧本往人【3000円以上送料無料】

著者瀧本往人(著)出版社工学社発売日2023年11月ISBN9784777522705ページ数159Pキーワードせいせいえーあいのかのうせいとじんるいせいせい／A セイセイエーアイノカノウセイトジンルイセイセイ／A たきもと ゆきと タキモト ユキト9784777522705内容紹介今話題の「生成AI」について、特に「ChatGPT」が、どのような経緯で生まれてきたのか、どういった技術なのかを、哲学や言語学、情報科学の文脈から説明。 「テキスト」「音声」「画像・映像」のそれぞれの技術に沿って、どのような可能性があるのかを掘り下げます。 さらに、こうした生成AIを通じて、人類のあり方や、仕事の仕方、生き方を、工学的視点と哲学的視点の両方から見つめます。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 「人工知能」の誕生（言語から記号（情報）へ/「音声言語」と「聴覚情報」/「形象への認識」と「視覚情報」/「人間の学習」と「機械の学習」）/第2章 「人工知能」の活用（「対戦型ゲーム」と「人工知能」/「音声認識エンジン」から「スマートスピーカー」へ/ヒューリスティック・エンジン（ウイルス対策）/スマートカー（自立走行車））/第3章 「生成AI」の仕組み（「生成モデル」と「トランスフォーマー」/視覚情報（画像・動画）の生成/言語情報（文章・対話）の生成/聴覚情報（音声・楽曲）の生成）/第4章 「生成AI」がもたらす未来と課題（現実社会への影響/「一般意志」と「シミュラークル」/「知の生成」から「生命の生成」へ/技術文明史と「生成AI」）

I/O BOOKS基礎からのニューラルネット 人工知能の基盤技術 人工知能の重要技術を基礎から理解する／申吉浩／園田隆史／甘利丈慈【1000円以上送料無料】

著者申吉浩(監修) 園田隆史(著) 甘利丈慈(著)出版社工学社発売日2023年01月ISBN9784777522323ページ数223Pキーワードきそからのにゆーらるねつとじんこうちのう キソカラノニユーラルネツトジンコウチノウ しん よしひろ そのだ たかし シン ヨシヒロ ソノダ タカシ9784777522323内容紹介近年の「人工知能」（AI）の普及は目覚ましく、スマホや家電、自動車などの我々の生活に密着したさまざまなツールに利用されています。 音声認識や機械翻訳など、非常に便利な機能を実現してくれる人工知能ですが、その根底にあるのが「機械学習」と「ニューラルネット」の技術です。本書は、人工知能を支える基礎技術である「ニューラルネット」について、その歴史や仕組みを詳細に解説。通り一遍の概要を知るだけにとどまらず、「ニューラルネット」を理解する上で重要な非常に多くの概念について、それらが必要である理由を、高校程度の数学を用いながら説明します。 第1章では、人工知能研究の歴史を簡潔にまとめます。 第2章は、最も基本的な「階層型ニューラルネット」（パーセプトロン）の仕組みを詳説。 第3章では、物理学と人工知能研究の接点について述べ、末尾となる第4章は、「深層学習」の発展の原動力となった「畳み込みネットワーク」「回帰ネットワーク」「長・短期記憶」「トランスフォーマ」の本質に焦点を絞った簡潔な説明を狙います。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 ニューラルネットの歴史-「パーセプトロン」から「深層学習」まで（パーセプトロン/「線形非分離問題」と「深層化」 ほか）/第2章 階層型ニューラルネットモデル（脳神経網と「人工ニューラルネット」/「単層パーセプトロン」と「誤り訂正学習」 ほか）/第3章 非階層型ニューラルネットモデル（「深層学習」の基礎技術/「階層型」と「非階層型」 ほか）/第4章 「深層学習」への誘い（「深層学習」の幕開け/「深層学習」を支える技術 ほか）

I/O BOOKS基礎からのニューラルネット 人工知能の基盤技術 人工知能の重要技術を基礎から理解する／申吉浩／園田隆史／甘利丈慈【3000円以上送料無料】

著者申吉浩(監修) 園田隆史(著) 甘利丈慈(著)出版社工学社発売日2023年01月ISBN9784777522323ページ数223Pキーワードきそからのにゆーらるねつとじんこうちのう キソカラノニユーラルネツトジンコウチノウ しん よしひろ そのだ たかし シン ヨシヒロ ソノダ タカシ9784777522323内容紹介近年の「人工知能」（AI）の普及は目覚ましく、スマホや家電、自動車などの我々の生活に密着したさまざまなツールに利用されています。 音声認識や機械翻訳など、非常に便利な機能を実現してくれる人工知能ですが、その根底にあるのが「機械学習」と「ニューラルネット」の技術です。本書は、人工知能を支える基礎技術である「ニューラルネット」について、その歴史や仕組みを詳細に解説。通り一遍の概要を知るだけにとどまらず、「ニューラルネット」を理解する上で重要な非常に多くの概念について、それらが必要である理由を、高校程度の数学を用いながら説明します。 第1章では、人工知能研究の歴史を簡潔にまとめます。 第2章は、最も基本的な「階層型ニューラルネット」（パーセプトロン）の仕組みを詳説。 第3章では、物理学と人工知能研究の接点について述べ、末尾となる第4章は、「深層学習」の発展の原動力となった「畳み込みネットワーク」「回帰ネットワーク」「長・短期記憶」「トランスフォーマ」の本質に焦点を絞った簡潔な説明を狙います。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 ニューラルネットの歴史-「パーセプトロン」から「深層学習」まで（パーセプトロン/「線形非分離問題」と「深層化」 ほか）/第2章 階層型ニューラルネットモデル（脳神経網と「人工ニューラルネット」/「単層パーセプトロン」と「誤り訂正学習」 ほか）/第3章 非階層型ニューラルネットモデル（「深層学習」の基礎技術/「階層型」と「非階層型」 ほか）/第4章 「深層学習」への誘い（「深層学習」の幕開け/「深層学習」を支える技術 ほか）

深層学習

岡谷貴之／著機械学習プロフェッショナルシリーズ本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名講談社出版年月2022年01月サイズ366P 21cmISBNコード9784065133323工学 電気電子工学 機械学習・深層学習商品説明深層学習シンソウ ガクシユウ キカイ ガクシユウ プロフエツシヨナル シリ-ズ最高最強のバイブルがパワーアップ!!「トランスフォーマー」「グラフニューラルネットワーク」「生成モデル」など、読み応え十分の全12章。はじめに｜ネットワークの基本構造｜確率的勾配降下法｜誤差逆伝播法｜畳み込みニューラルネットワーク｜系列データのためのネットワーク｜集合・グラフのためのネットワークと注意機構｜推論の信頼性｜説明と可視化｜いろいろな学習方法｜データが少ない場合の学習｜生成モデル※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2022/01/19

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