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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	0015564693	図書一般	410.9/ｲﾊ20/	2F自然	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	AI時代の離散数学
人名	茨木俊秀／著
人名ヨミ	イバラキトシヒデ
出版者・発行者	オーム社
出版年月	2020.8

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	AI時代の離散数学
タイトルヨミ	エーアイジダイノリサンスウガク
人名	茨木俊秀／著
人名ヨミ	イバラキトシヒデ
出版者・発行者	オーム社
出版者・発行者等ヨミ	オームシャ
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2020.8
ページ数または枚数・巻数	8,274p
大きさ	21cm
価格	￥２７００
ISBN	978-4-274-22581-9
ISBN	4-274-22581-9
注記	文献:p251〜256
分類記号	410.9
件名	離散数学
内容紹介	AIの基礎となっている数学のひとつである離散数学のテキスト。その基礎から、論理関数、ニューラルネットワーク、グラフ理論とネットワーク最適化、組合せ論までを解説する。練習問題も掲載。
著者紹介	京都大学大学院工学研究科修士課程修了。工学博士。京都情報大学院大学教授、学長。著書に「Cによるアルゴリズムとデータ構造」など。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009812422765
目次	第1章基礎概念
	1.1 集合／1.2 写像(関数)／1.3 関係／1.4 グラフ／1.5 命題と述語／1.6 数学的帰納法／1.7 アルゴリズムとその複雑さ／1.8 文献と関連する話題
	第2章論理関数とその応用
	2.1 論理関数の表現／2.2 論理回路への応用／2.3 論理式と簡単化／2.4 論理関数の双対理論／2.5 充足可能性問題(SAT)／2.6 文献と関連する話題
	第3章しきい関数とディープラーニング
	3.1 しきい関数とニューロン素子／3.2 ニューラルネットワーク(NN)の仕組み／3.3 誤差逆伝播法による誤差の最小化／3.4 NNによる教師あり学習／3.5 畳み込みNN,その他／3.6 ディープラーニング展望／3.7 文献と関連する話題
	第4章グラフ理論
	4.1 グラフの連結性／4.2 グラフの探索とその応用／4.3 平面的グラフ／4.4 グラフの彩色／4.5 文献と関連する話題
	第5章ネットワーク最適化
	5.1 代表的なネットワーク最適化問題／5.2 ネットワークフロー問題／5.3 マッチング問題／5.4 重みつき無向グラフの最小カット／5.5 文献と関連する話題
	第6章組合せ論の基礎
	6.1 順列と組合せ／6.2 2項定理と多項定理／6.3 包除原理とその応用／6.4 母関数／6.5 差分方程式／6.6 文献と関連する話題