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書誌情報

書名

ドイツは過去とどう向き合ってきたか     

著者名 熊谷 徹/著
出版者 高文研
出版年月 2007.4


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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0117328849209.7/ク/書庫3一般図書一般貸出在庫   ○
2 清田5513393883209/ク/図書室6一般図書一般貸出在庫   ○
3 澄川6012548811209/ク/図書室7一般図書一般貸出在庫   ○
4 もいわ6312017772209/ク/図書室一般図書一般貸出在庫   ○

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生成AI 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 1006700403532
書誌種別 図書
書名 ドイツは過去とどう向き合ってきたか     
書名ヨミ ドイツ ワ カコ ト ドウ ムキアッテ キタカ 
著者名 熊谷 徹/著
著者名ヨミ クマガイ トオル
出版者 高文研
出版年月 2007.4
ページ数 128p
大きさ 21cm
分類記号 209.74
分類記号 209.74
ISBN 4-87498-378-2
内容紹介 とてつもない「負の歴史」を背負ったドイツは、いかにして被害者や近隣諸国の信頼を取り戻そうとしてきたのか-。政治・教育・司法・民間における取り組みの現場を訪ね、ドイツ人の「過去との対決」について報告する。
著者紹介 1959年東京生まれ。早稲田大学政経学部卒業。NHKを経て、フリージャーナリストに。著書に「ドイツの憂鬱」など。
件名 世界大戦(第二次)、ドイツ-政治・行政-歴史
言語区分 日本語
受賞情報 平和・協同ジャーナリスト基金賞奨励賞

(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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