ＡＩ時代の離散数学
発売日：2020年8月
- ページ数
- ２７４ｐ
- ISBN
- 978-4-274-22581-9
- 著者情報
- 茨木 俊秀（イバラキ トシヒデ）
京都大学工学博士。１９６５年京都大学大学院工学研究科修士課程修了。１９６９年京都大学工学部数理工学科助手、その後助教授。１９８３年豊橋技術科学大学情報工学系教授。１９８５年京都大学工学部数理工学科教授。１９９８年京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻教授。２００４年関西学院大学理工学部教授。２００９年京都情報大学院大学教授、学長
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商品説明
これからのエンジニア、研究者にとって必須となる離散数学の知見をわかりやすくまとめたテキスト。
本書は、長年にわたって研究の第一線にある著者が、これからのエンジニア、研究者にとって必須となる離散数学の知見をわかりやすくまとめたテキストです。
現在、ＡＩ、ＩＣＴの活用は全分野で必須となっていますが、ＡＩやＩＣＴが実際どのようなものであり、何が実現できるかを正しく理解することが活用の第一歩となり、それには基礎となる数学（離散数学）の知識が不可欠です。
本書は離散数学の中でも、現在、特に重要となっている論理関数（ブール関数）、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）、グラフ理論とネットワーク最適化、組合せ論について、大学学部生が理解できるよう懇切に、かつ、詳しく解説を行っています。
これからのエンジニア、研究者にとって必須となる離散数学の知見をわかりやすくまとめたテキスト。
本書は、長年にわたって研究の第一線にある著者が、これからのエンジニア、研究者にとって必須となる離散数学の知見をわかりやすくまとめたテキストです。
現在、AI、ICTの活用は全分野で必須となっていますが、AIやICTが実際どのようなものであり、何が実現できるかを正しく理解することが活用の第一歩となり、それには基礎となる数学（離散数学）の知識が不可欠です。
本書は離散数学の中でも、現在、特に重要となっている論理関数（ブール関数）、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）、グラフ理論とネットワーク最適化、組合せ論について、大学学部生が理解できるよう懇切に、かつ、詳しく解説を行っています。
※お届け日が変更になりました
8月11日→8月14日
目次
第１章 基礎概念
第２章 論理関数とその応用
第３章 しきい関数とディープラーニング
第４章 グラフ理論
第５章 ネットワーク最適化
第６章 組合せ論の基礎
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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