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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 | 1310362064 | 007.1/ワ/ | 書庫2 | | 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 |
1008001572593 |
| 書誌種別 |
電子図書 |
| 書名 |
保健室で見るアレルギーの本 1 食べ物のお話 |
| 書名ヨミ |
ホケンシツ デ ミル アレルギー ノ ホン |
| 著者名 |
近藤 とも子/著
|
| 著者名ヨミ |
コンドウ トモコ |
| 著者名 |
大森 眞司/絵 |
| 著者名ヨミ |
オオモリ シンジ |
| 出版者 |
国土社
|
| 出版年月 |
2010.1 |
| ページ数 |
31p |
| 分類記号 |
493.931
|
| 分類記号 |
493.931
|
| ISBN |
4-337-16901-2 |
| 内容紹介 |
アレルギーを持った人がどのようなことに気をつけて生活しているのか、どんなことを考えているのかを、食べ物・生活・環境の視点から紹介。1は、アレルギーの基礎知識を、食物アレルギーを通して解説する。 |
| 著者紹介 |
1954年生まれ。秋田市出身。秋田県立秋田東高校養護教諭を経て、筑波大学附属中学校養護教諭。作品に「ケガと手当」「病気と手当」、共著に「学校保健ガイドブック」などがある。 |
| 件名 |
小児科学、アレルギー |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
進化発展するディープラーニング。その代表がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q‐Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。 |
| (他の紹介)目次 |
1章 RNN、DQNへの準備(はじめてのRNN、DQN 利用するExcel関数は10個あまり 最適化の計算を不要にしてくれるExcelソルバー データ分析には最適化が不可欠) 2章 Excelでわかるニューラルネットワーク(出発点となるニューロンモデル 神経細胞をモデル化した人工ニューロン ニューラルネットワークの考え方 ニューラルネットワークを式で表現 Excelでわかるニューラルネットワーク 普遍性定理) 3章 ExcelでわかるRNN(RNNの考え方 リカレントニューラルネットワークを式で表現 Excelでわかるリカレントニューラルネットワーク) 4章 ExcelでわかるQ学習(Q学習の考え方 Q学習を式で表現 ExcelでわかるQ学習) 5章 ExcelでわかるDQN(DQNの考え方 ExcelでわかるDQN) 付録 |
内容細目表
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