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資料の状態
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No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
1 |
0016693988 | 図書一般 | 007.13/オカ24/ | 2F自然 | 貸出可 |
○ |
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書誌情報サマリ
タイトル |
深層学習生成AIの基礎
|
人名 |
岡留 剛/著
|
人名ヨミ |
オカドメ タケシ |
出版者・発行者 |
共立出版
|
出版年月 |
2024.3 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
書誌種別 |
図書 |
タイトル |
深層学習生成AIの基礎 |
タイトルヨミ |
シンソウ ガクシュウ セイセイ エーアイ ノ キソ |
人名 |
岡留 剛/著
|
人名ヨミ |
オカドメ タケシ |
出版者・発行者 |
共立出版
|
出版者・発行者等ヨミ |
キョウリツ シュッパン |
出版地・発行地 |
東京 |
出版・発行年月 |
2024.3 |
ページ数または枚数・巻数 |
9,252p |
大きさ |
21cm |
価格 |
¥3000 |
ISBN |
978-4-320-12575-9 |
ISBN |
4-320-12575-9 |
分類記号 |
007.13
|
件名 |
深層学習
/
人工知能
|
内容紹介 |
生成AIの理解を目標とした、大学学部2年生後期〜3年生むけの深層学習のテキスト。生成モデルの実現をささえる基盤技術と基盤アーキテクチャから、言語の生成と画像の生成、さまざまな学習の枠組みまでを解説する。 |
著者紹介 |
東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士後期課程修了。関西学院大学工学部教授(人工知能センター長)。博士(理学)。著書に「デジタル信号処理の基礎」など。 |
言語区分 |
JPN |
タイトルコード |
1009812749871 |
目次 |
第1章 はじめに |
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1.1 ニューラルネットワークの基礎/1.2 ニューラルネットワークの行列表記/1.3 深層学習の発展とその要因/1.4 付録 |
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第Ⅰ部 基盤 |
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第2章 深層学習をささえる要素技術 |
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2.1 確率的勾配降下法の進化と深化/2.2 勾配消失/発散に対する対応/2.3 残差接続/2.4 活性の正規化/2.5 付録 |
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第3章 RNN:recurrent neural network |
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3.1 RNNのアーキテクチャと計算/3.2 RNNの学習 |
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第4章 単語埋めこみ |
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4.1 単語のベクトル表現/4.2 Word2Vec/4.3 Word2Vecの学習/4.4 埋めこみの取得 |
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第5章 トランスフォーマー |
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5.1 注意機構/5.2 トランスフォーマー/5.3 トランスフォーマーの適用例 |
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第6章 強化学習 |
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6.1 問題設定/6.2 Q学習とDQN/6.3 方策勾配法とその発展形 |
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第Ⅱ部 生成モデル |
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第7章 言語の生成 |
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7.1 言語モデル/7.2 RNN言語モデル/7.3 系列変換モデル/7.4 大規模言語モデル/7.5 言語生成モデルに向けて/7.6 言語生成モデル/7.7 付録 |
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第8章 拡散モデル |
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8.1 拡散モデルの概要/8.2 マルコフ過程(マルコフ連鎖)/8.3 拡散モデルの定式化/8.4 拡散モデルの学習/8.5 Stable diffusion:拡散モデルの実装/8.6 付録 |
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第9章 GAN:生成的敵対ネットワーク |
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9.1 GANの基本/9.2 GANの発展 |
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第Ⅲ部 深層学習アラカルト |
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第10章 取りあつかい注意のデータ |
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10.1 クラス間のデータ不均衡/10.2 クラスラベル誤り |
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第11章 多様な学習の枠組み |
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11.1 距離計量学習/11.2 知識蒸留/11.3 半教師あり学習 |
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第12章 微分可能演算機構 |
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12.1 微分可能データ増強/12.2 幾何学的変換機構/12.3 付録 |
目次
内容細目
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