資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

【図書】 ＡＩがわかる数学入門

グラフ理論、特異値分解、ＯＲ：ＡＩシステムを理解するための数学ガイド --
Ｈａｌａ　Ｎｅｌｓｏｎ ／著, 大橋真也 ／訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２６．７ -- ２４ｃｍ -- ５１４ｐ

資料詳細

タイトル ＡＩがわかる数学入門
副書名 グラフ理論、特異値分解、ＯＲ：ＡＩシステムを理解するための数学ガイド
著者名等 Ｈａｌａ　Ｎｅｌｓｏｎ ／著, 大橋真也 ／訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２６．７
大きさ等 ２４ｃｍ ５１４ｐ
分類 007.1
件名 情報理論 , 数学
注記 原タイトル：Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ　Ｍａｔｈ　ｆｏｒ　ＡＩ
注記 文献あり　索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
著者紹介 【Ｈａｌａ　Ｎｅｌｓｏｎ】ジェームズ・マディソン大学の数学の准教授。ニューヨーク大学のクーラント数学科学研究所で数学の博士号を取得。数理モデリングを専門とし、公共部門の緊急サービスやインフラサービスのコンサルティングを行っている。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 本書は、特異値分解や最適化、グラフ理論といった数学的基礎から、自然言語処理、オペレーションズ・リサーチまで、ＡＩを支える広範な数学を順を追って丁寧に解説します。実践的な応用例を補完する公開データセットとＪｕｐｙｔｅｒ　ＮｏｔｅｂｏｏｋがＧｉｔＨｕｂに用意されており、理論と実践を行き来しながら理解を深めることができる構成になっています。
目次 １章　なぜＡＩの数学を学ぶのか；２章　データ、データ、データ；３章　データへの適合関数；４章　ニューラルネットワークの最適化；５章　畳み込みニューラルネットワークとコンピュータビジョン；６章　特異値分解：画像処理、自然言語処理、ソーシャルメディア；７章　自然言語処理：ベクトル化と時系列；８章　確率的生成モデル；９章　グラフモデル；１０章　オペレーションズ・リサーチ；１１章　確率；１２章　数学的論理；１３章　ＡＩと偏微分方程式；１４章　ＡＩ、倫理、数学、法律、ポリシー
ISBN(13)、ISBN 978-4-8144-0166-6　　 4-8144-0166-3
書誌番号 1126019367
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1126019367

ページの先頭へ

所蔵

所蔵は 1 件です。現在の予約件数は 15 件です。

所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2080800722 iLisvirtual

ページの先頭へ