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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 |
中央図書館 | 0180659120 | 410.9/ｲ/ | １階図書室 | 51A | 一般図書 | 一般貸出 | 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 |
1008001504229 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
AI時代の離散数学 |
| 書名ヨミ |
エーアイ ジダイ ノ リサン スウガク |
| 著者名 |
茨木 俊秀／著
|
| 著者名ヨミ |
イバラキ トシヒデ |
| 出版者 |
オーム社
|
| 出版年月 |
2020.8 |
| ページ数 |
8,274p |
| 大きさ |
21cm |
| 分類記号 |
410.9
|
| 分類記号 |
410.9
|
| ISBN |
4-274-22581-9 |
| 内容紹介 |
AIの基礎となっている数学のひとつである離散数学のテキスト。その基礎から、論理関数、ニューラルネットワーク、グラフ理論とネットワーク最適化、組合せ論までを解説する。練習問題も掲載。 |
| 著者紹介 |
京都大学大学院工学研究科修士課程修了。工学博士。京都情報大学院大学教授、学長。著書に「Cによるアルゴリズムとデータ構造」など。 |
| 件名 |
離散数学 |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
生成ＡＩの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、ＧＰＴ、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成ＡＩのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。 |
| (他の紹介)目次 |
第１部 生成ディープラーニング入門（生成モデリング
ディープラーニング）
第２部 手法（変分オートエンコーダ
敵対的生成ネットワーク
自己回帰モデル
正規化フローモデル
エネルギーベースモデル
拡散モデル）
第３部 応用（トランスフォーマ
高度なＧＡＮ
音楽生成
世界モデル
マルチモーダルモデル
まとめ） |
内容細目表
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