神経科学者と学ぶ深層学習超入門 ＡＩの種を知り、知識の樹を育て、研究で最新モデルを使いこなす
発売日：2025年8月
- ページ数
- ２０６ｐ
- ISBN
- 978-4-7581-2284-9
- 著者情報
- 渡辺 英治（ワタナベ エイジ）
基礎生物学研究所 神経生理学研究室 准教授。基礎生物学研究所 超階層生物学センター ＡＩ解析室 室長。総合研究大学院大学 基礎生物学コース 准教授。１９８６年大阪大学理学部生物学科卒、１９９１年同基礎工学部生物工学科にて学位取得。工学博士。愛知県発達障害研究所の研究員、基礎生物学研究所の助教を経て、同准教授。神経生理学研究室のＰＩならびに超階層生物学センターＡＩ解析室の室長を兼務。総合研究大学院大学 基礎生物学コースの准教授も兼務。専門は神経科学。研究テーマはニューロンの働きを基盤にして脳を理解すること。知覚や思考を人工ニューロンでモデル化し構成論的な理解をめざしている
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商品説明
生命科学・医学研究で使われる最新ＡＩのしくみがたった３時間でわかる！
深層学習・機械学習を一歩深く学びたいと思ったものの，やっぱり難しそう．そんな悩みに応える読み切りサイズの入門書．生命科学の研究者が執筆するから，数学・統計・情報学の知識がなくてもサクサク読める！ AIのだいじなことがスルスルわかる！ 生命科学・医学研究への応用がミルミル見えてくる！
目次
【目次】
序
第1部 深層学習の基礎
1-1 超基本用語の整理
人工知能と機械学習と深層学習
モデル
線形と非線形
[雑談] 世界モデル
1-2 人工ニューロン
人工ニューロン
パーセプトロン
活性化関数
[雑談] ウォルター・ピッツ
1-3 学習
ニューラルネットワークの基本構造と学習
入力と出力
3種類の学習
損失関数と目的関数
誤差逆伝播法
局所解
過学習
転移学習
構造
[雑談] 脳と深層学習の速度
1-4 畳み込みニューラルネットワーク
歴史
層
全結合層
畳み込み層
プーリング層
[雑談] スケールと性能
1-5 リカレントニューラルネットワーク
ホップフィールドネットワーク
リカレントニューラルネットワークとゲート機構
エコーステートネットワーク
[雑談] 恐竜と哺乳類
1-6 画像生成AI
AutoEncoder
VAE
拡散モデル
[雑談] 視座
1-7 トランスフォーマー
ALL You Need Is Attention
トークン
埋め込み
自己注意機構
多頭注意
残差接続と正規化層
全結合層
そしてついに会話ができる
[雑談] 人工知能の倫理
1-8 深層強化学習
強化学習
行動選択ポリシー
マルコフ決定過程
Q学習
深層強化学習（DQN）
[雑談] 基盤AIとロボット
1-9 機械学習
機械学習の特徴
分類のための機械学習
次元圧縮（PCA）
次元圧縮（t-SNE）
次元圧縮（UMAP）
[雑談] Neuronist
第2部 深層学習と生命科学
2-1 第2部のはじめに
ほか
商品詳細
- 出版社名
- 羊土社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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