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書誌情報サマリ

タイトル

メディアのためのアルゴリズム

人名 藤澤 公也／共著
人名ヨミ フジサワ キミヤ
出版者・発行者 コロナ社
出版年月 2023.9

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 メディアのためのアルゴリズム
サブタイトル 並べ替えから深層学習まで
シリーズ名 メディア学大系
シリーズ番号 18
タイトルヨミ メディア ノ タメ ノ アルゴリズム
サブタイトルヨミ ナラベカエ カラ シンソウ ガクシュウ マデ
シリーズ名ヨミ メディアガク タイケイ
シリーズ番号ヨミ 18
人名 藤澤 公也／共著 　 寺澤 卓也／共著 　 羽田 久一／共著
人名ヨミ フジサワ キミヤ　テラサワ タクヤ　ハタ ヒサカズ
出版者・発行者 コロナ社
出版者・発行者等ヨミ コロナシャ
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2023.9
ページ数または枚数・巻数 12,235p
大きさ 21cm
価格 ￥３５００
ISBN 978-4-339-02776-1
ISBN 4-339-02776-1
注記 文献:p225〜230
分類記号 007.64
件名 アルゴリズム ／ 人工知能
内容紹介 アルゴリズムの基本的な考え方から並べ替え、データ探索、経路探索、データの圧縮と展開、誤り検出・訂正、セキュリティ・暗号までを詳しく解説。人工知能や機械学習なども取り上げる。演習問題も収録。
著者紹介 東京工科大学講師。博士(政策・メディア)(慶應義塾大学)。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009812696770
目次 1章 アルゴリズムの基本
1.1 アルゴリズムとは／1.2 データ構造／1.3 アルゴリズムからプログラムへ／1.4 計算量／演習問題
2章 並べ替え
2.1 ソートとは／2.2 さまざまなソートアルゴリズム／演習問題
3章 データ探索
3.1 データ探索とは／3.2 線形探索／3.3 ニ分探索／3.4 ハッシュ探索／3.5 木構造の探索／3.6 コンピュータグラフィックスや画像検索での応用／演習問題
4章 経路探索
4.1 経路探索とは／4.2 ダイクストラ法／4.3 A*アルゴリズム／4.4 ベルマン-フォード法／4.5 インターネットでの経路探索／演習問題
5章 データの圧縮と展開
5.1 データ圧縮とその応用／5.2 可逆圧縮と非可逆圧縮／5.3 ランレングス圧縮／5.4 ハフマン符号化／5.5 LZ法／5.6 画像の圧縮／5.7 メディアデータの圧縮／演習問題
6章 誤り検出と訂正
6.1 誤り検出と誤り訂正／6.2 パリティとチェックディジットによる誤り検出／6.3 誤り訂正の基礎／6.4 ハミング符合による誤り訂正／6.5 誤り訂正符号の応用／演習問題
7章 データの暗号化
7.1 ディジタルデータと暗号化／7.2 暗号処理の基礎／7.3 暗号の歴史／7.4 共通鍵暗号／7.5 公開鍵暗号／7.6 RSA暗号／7.7 暗号とインターネット／演習問題
8章 人工知能と機械学習
8.1 人工知能とは／8.2 機械学習とは／8.3 機械学習の種類／演習問題
9章 ニューラルネットワークによる機械学習
9.1 ニューラルネットワークとは／9.2 ニューラルネットワークのモデル化／9.3 ニューラルネットワークの学習の仕組み／9.4 ニューラルネットワークの実装／演習問題
10章 畳み込みニューラルネットワーク
10.1 畳み込みニューラルネットワークとは／10.2 畳み込み層とプーリング層／10.3 カラー画像などの多層画像における畳み込み／10.4 畳み込みにおける外周処理／演習問題
11章 ニューラルネットワークの学習効率化
11.1 バッチノーマライゼーション／11.2 ドロップアウト／11.3 転移学習とファインチューニング／演習問題
12章 深層学習とその応用
12.1 深層学習／12.2 物体検出／12.3 姿勢推定／12.4 生成モデル／演習問題
13章 人工知能のさまざまな技術と応用
13.1 時系列データの学習／13.2 強化学習／13.3 画像生成の応用／演習問題



目次


内容細目

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