基礎からのニューラルネットー人工知能の基盤技術ー
近年の「人工知能」（AI）の普及は目覚ましく、スマホや家電、自動車などの我々の生活に密着したさまざまなツールに利用されています。
音声認識や機械翻訳など、非常に便利な機能を実現してくれる人工知能ですが、その根底にあるのが「機械学習」と「ニューラルネット」の技術です。
本書は、人工知能を支える基礎技術である「ニューラルネット」について、その歴史や仕組みを詳細に解説。
通り一遍の概要を知るだけにとどまらず、「ニューラルネット」を理解する上で重要な非常に多くの概念について、それらが必要である理由を、高校程度の数学を用いながら説明します。
第1章では、人工知能研究の歴史を簡潔にまとめます。
第2章は、最も基本的な「階層型ニューラルネット」（パーセプトロン）の仕組みを詳説。
第3章では、物理学と人工知能研究の接点について述べ、末尾となる第4章は、「深層学習」の発展の原動力となった「畳み込みネットワーク」「回帰ネットワーク」「長・短期記憶」「トランスフォーマ」の本質に焦点を絞った簡潔な説明を狙います。
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