近代科学社の書籍一覧

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【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】

　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。
　第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
【目次】
第I部　基礎事項と関連する数学
第1章　深層学習と人工知能
第2章　教師あり学習
第3章　勾配法
第4章　確率と情報量
第5章　線形変換
第6章　共分散行列と多次元正規分布

第II部　ニューラルネットワーク
第7章　ニューラルネットワークの基礎
第8章　畳み込みニューラルネットワーク
第9章　再帰型ニューラルネットワーク
第10章　自然言語処理と深層学習
第11章　アテンション
第12章　Transformer と大規模言語モデル

第III部　ハイパーパラメータの最適化
第13章　ハイパーパラメータ探索の基本手法
第14章　ベイズ最適化
第15章　進化計算による最適化

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大きな支持を得て世界中の大学で教科書として活用されているMITの名物博士ストラング先生の線形代数入門書の邦訳である。初歩からはじめ、多くの演習問題を解きながら線形代数の本質の理解へと進めていく。後半では、線形代数の工学的側面にかかわる課題を、具体的な応用事例とその演習問題を解くことにより深く学べる。

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　科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。
　本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。
【目次】
第1章　機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化
第2章　ブラックボックス関数のベイズモデリング
第3章　ベイズ最適化のアルゴリズム
第4章　Optuna によるベイズ最適化の実装方法
第5章　制約付きベイズ最適化
第6章　多目的ベイズ最適化
第7章　高次元空間でのベイズ最適化
第8章　並列ベイズ最適化
付録

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　AIはいまや，さまざまな研究の根幹をなしており，関わる分野も多岐にわたる。本書は，人工知能（AI）研究を牽引する代表的な研究者が編・著を務め，各研究カテゴリーの最前線で活躍する100余名の気鋭の研究者が執筆を手掛けた事典である。
　コンセプトは「執筆者の主観を軸に，読者が興味を持って面白く読める内容にすること」。従来の主要テーマのほか，ディープラーニング，AIにおける論争，汎用人工知能など，いま外せないトピックスを幅広く解説する。
　AI研究者はもちろん，工学，理学，脳科学，医学，薬学，農学，社会学，哲学など，すべての分野の学生・研究者の未来に影響を与える，ターニングポイントとなる書!!
【目次】
第1章　イベント・人物
第2章　汎用人工知能
第3章　機械学習
第4章　AIにおける論争
第5章　シンギュラリティ
第6章　環境知能
第7章　ヴィジョン
第8章　ロボット
第9章　創作する知能
第10章　ゲーム
第11章　社会デザイン
第12章　コミュニケーション
第13章　脳