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資料情報
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| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
| 1 |
図書情報館 | 1310768104 | 336.5/ｲ/ | ２階図書室 | WORK-457 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008001985641 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
日常業務をAIパートナーにまるっと任せる本 ムダ作業8割カットの仕事術 |
| 書名ヨミ |
ニチジョウ ギョウム オ エーアイ パートナー ニ マルッ ト マカセル ホン |
| 著者名 |
飯田 剛弘／著
|
| 著者名ヨミ |
イイダ ヨシヒロ |
| 著者名 |
佐藤 広大／著 |
| 著者名ヨミ |
サトウ コウダイ |
| 出版者 |
日刊工業新聞社
|
| 出版年月 |
2025.11 |
| ページ数 |
191p |
| 大きさ |
21cm |
| 分類記号 |
336.57
|
| 分類記号 |
336.57
|
| ISBN |
4-526-08412-6 |
| 内容紹介 |
細かい指示をしなくてもAIが迅速にサポート! 日常業務に付帯する「雑務」を、AIパートナーに代替する方法を解説する。「今日からAIを始められるキット」にアクセスできるQRコード付き。 |
| 著者紹介 |
南オレゴン大学卒。一般社団法人中小企業AI活用協会代表理事。ビジネスファイターズ合同会社CEO。 |
| 件名 |
経営管理-データ処理、生成AI |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るＤｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。ｗｏｒｄ２ｖｅｃやＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭやＧＲＵ、ｓｅｑ２ｓｅｑやＡｔｔｅｎｔｉｏｎ…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。 |
| (他の紹介)目次 |
１章 ニューラルネットワークの復習
２章 自然言語と単語の分散表現
３章 ｗｏｒｄ２ｖｅｃ
４章 ｗｏｒｄ２ｖｅｃの高速化
５章 リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）
６章 ゲート付きＲＮＮ
７章 ＲＮＮによる文章生成
８章 Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ
付録Ａ ｓｉｇｍｏｉｄ関数とｔａｎｈ関数の微分
付録Ｂ ＷｏｒｄＮｅｔを動かす
付録Ｃ ＧＲＵ |
| (他の紹介)著者紹介 |
斎藤 康毅
１９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事(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) |
内容細目表
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