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蔵書情報

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書誌情報サマリ

タイトル

高校数学で学ぶディープラーニング 画像認識への入門コース

著者名 竹内 淳/著
著者名ヨミ タケウチ アツシ
出版者 東京図書
出版年月 2022.7


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 江北0612025890一般図書007.1//開架通常貸出貸出中  ×
2 梅田1311654634一般図書410//開架通常貸出在庫 

関連資料

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竹内 淳
2022
007.13 007.13
画像認識 深層学習

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001111499772
書誌種別 図書(和書)
著者名 竹内 淳/著
著者名ヨミ タケウチ アツシ
出版者 東京図書
出版年月 2022.7
ページ数 10,245p
大きさ 21cm
ISBN 4-489-02389-7
分類記号 007.13
タイトル 高校数学で学ぶディープラーニング 画像認識への入門コース
書名ヨミ コウコウ スウガク デ マナブ ディープ ラーニング
副書名 画像認識への入門コース
副書名ヨミ ガゾウ ニンシキ エノ ニュウモン コース
内容紹介 ディープラーニングや画像認識を、はじめて学ぶ人のための入門書。最短コースで学問的な体系を学習し、必要な知識は高校数学レベルにとどめ、つまずきがちな数式も途中の計算まで詳しく説明する。
件名1 画像認識
件名2 深層学習

(他の紹介)内容紹介 「ディープラーニングや画像認識って、どんな仕組みなの?」という方のために、理論と実践をやさしく解説。「プログラミングやPythonをやったことがない」という方もどうぞ!高校数学でわかります!
(他の紹介)目次 第1章 神経の模倣―学習する機械のモデルは何?
第2章 画像認識への第一歩―手計算とプログラムによるパラメーターの決定
第3章 勾配降下法と合成関数の微分―パラメーターをいかにして最適化するか
第4章 誤差逆伝播法―隠れ層のパラメーターの最適化とは
第5章 ディープラーニングの実践―さっそく操ってみよう!
第6章 ニューラルネットワークのモデルの改良―もっと使いやすく!もっと便利に!
第7章 畳み込みニューラルネットワーク―謎の言葉「畳み込み」?
第8章 リカレントニューラルネットワーク―リカレントって何?
補章 高校数学の補強編 微分を思い出そう!―微分と勾配の関係は?
(他の紹介)著者紹介 竹内 淳
 早稲田大学先進理工学部応用物理学科教授。博士(理学)。1960年、徳島県生まれ。大阪大学大学院基礎工学研究科修了。応用物理学会JJAP論文賞、電子情報通信学会論文賞などを受賞。応用物理学会フェロー(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)


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