深層学習とメタヒューリスティクス ディープ・ニューラルエボリューション
発売日：2019年11月
- ページ数
- １８，２０１ｐ
- ISBN
- 978-4-274-22446-1
- 著者情報
- 伊庭 斉志（イバ ヒトシ）
工学博士。１９８５年東京大学理学部情報科学科卒業。１９９０年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。電子技術総合研究所。１９９６〜１９９７年スタンフォード大学客員研究員。１９９８年東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授。２００４年〜東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻教授。２０１１年〜東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。人工知能と人工生命の研究に従事。特に進化型システム、学習、推論、創発、複雑系、進化論的計算手法に興味をもつ。水中ナチュラリスト（１０００本以上の経験をもつＰＡＤＩダイブマスタ）
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商品説明
深層学習、進化計算、メタヒューリスティックス．．．人工知能キーワード！！
本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティックスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・ＡＩ手法です。
本書ではＤｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティックス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム（Ｃ＋＋、Ｊａｖａ等）を提供します。
深層学習、進化計算、メタヒューリスティックス．．．人工知能キーワード！！
本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティックスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・ＡＩ手法です。
本書ではＤｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティックス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム（Ｃ＋＋、Ｊａｖａ等）を提供します。(「近刊情報」より)
※発売日が変更になりました
11月23日→11月26日
目次
第１章 ＡＩのための進化論
第２章 深層学習とディープラーニング
第３章 メタヒューリスティクス
第４章 生物らしい計算知能
第５章 ニューロ進化と遺伝子ネットワーク
第６章 ディープ・ニューラルエボリューション
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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