書籍一覧

教室は、今日も元気いっぱい!人一倍元気な教師・小田と個性豊かな子どもたちがくりひろげる、まるで冒険のような毎日。ドキドキ、わくわく、ときには反省や涙もあり、教室を舞台にした心の交流の物語。

※本書は2015/4/28にてらいんくより刊行された書籍を電子化したものです。

「運」を創り出すには何が必要なのか？
まず「動く」ことだと著者は言う。
何かができないのは、あなたという存在や人格の問題ではなく
「動かないこと」の問題。行動が人生を左右するのだ。
結果が望むようなものにならなくても、自分を否定するのではなく、
自分の行動を分析して改善すればいい。

まずは、行動する勇気を持とう。
一歩踏み出せば、予想のつかない未来が待っている。

夏が来れば思い出す。60年前、日本は灼熱の太陽に灼けていた。紀男・5歳の夏…。
（※本書は2007/8/1に発売し、2022/2/10に電子化をいたしました）

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

【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