神経科学者と学ぶ深層学習超入門【電子版】

- 出版社
- 羊土社
- 電子版ISBN
- 電子版発売日
- 2025/08/04
- ページ数
- 207ページ
- 判型
- A5
- フォーマット
- PDF(パソコンへのダウンロード不可)
電子版販売価格:¥4,290 (本体¥3,900+税10%)
- 印刷版ISBN
- 978-4-7581-2284-9
- 印刷版発行年月
- 2025/07
- ご利用方法
- ダウンロード型配信サービス(買切型)
- 同時使用端末数
- 3
- 対応OS
-
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
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- 1
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概要
目次
序
第1部 深層学習の基礎
1-1 超基本用語の整理
人工知能と機械学習と深層学習
モデル
線形と非線形
[雑談] 世界モデル
1-2 人工ニューロン
人工ニューロン
パーセプトロン
活性化関数
[雑談] ウォルター・ピッツ
1-3 学習
ニューラルネットワークの基本構造と学習
入力と出力
3種類の学習
損失関数と目的関数
誤差逆伝播法
局所解
過学習
転移学習
構造
[雑談] 脳と深層学習の速度
1-4 畳み込みニューラルネットワーク
歴史
層
全結合層
畳み込み層
プーリング層
[雑談] スケールと性能
1-5 リカレントニューラルネットワーク
ホップフィールドネットワーク
リカレントニューラルネットワークとゲート機構
エコーステートネットワーク
[雑談] 恐竜と哺乳類
1-6 画像生成AI
AutoEncoder
VAE
拡散モデル
[雑談] 視座
1-7 トランスフォーマー
ALL You Need Is Attention
トークン
埋め込み
自己注意機構
多頭注意
残差接続と正規化層
全結合層
そしてついに会話ができる
[雑談] 人工知能の倫理
1-8 深層強化学習
強化学習
行動選択ポリシー
マルコフ決定過程
Q学習
深層強化学習(DQN)
[雑談] 基盤AIとロボット
1-9 機械学習
機械学習の特徴
分類のための機械学習
次元圧縮(PCA)
次元圧縮(t-SNE)
次元圧縮(UMAP)
[雑談] Neuronist
第2部 深層学習と生命科学
2-1 第2部のはじめに
2-2 顕微鏡画像
Cellpose
2-3 遺伝子解析
Geneformer
2-4 タンパク質科学
AlphaFold2
2-5 医療
DenseNet
モデルの強化
2-6 神経科学
解析ツールとして
脳のモデルとして
2-7 行動科学
DeepLabCut
2-8 心理学
筆者の研究
2-9 ALife
ニューラルセル・オートマトン
2-10 第2部のおわりに
LLMと人工知能の未来
巻末付録
付録1 深層学習を体験する
付録2 おすすめの入門書3選
あとがき
索引