ディープラーニング学習する機械 : ヤン・ルカン、人工知能を語る

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-06-523808-0
• タイトル: ディープラーニング学習する機械 : ヤン・ルカン、人工知能を語る
• タイトルよみ: ディープ ラーニング ガクシュウ スル キカイ : ヤン ルカン ジンコウ チノウ オ カタル
• 著者・編者: ヤン・ルカン 著; 松尾豊 監訳; 小川浩一 訳
• 著者標目: 著者 ： LeCun, Yann, 1960- ( 031825665 )典拠; 訳者 ： 松尾, 豊, 1975- マツオ, ユタカ, 1975- ( 001185309 )典拠; 訳者 ： 小川, 浩一, 1964- オガワ, コウイチ, 1964- ( 001237271 )典拠
• 出版事項: 東京 : 講談社 (出版)
• 出版年月日等: 2021.10
• 出版年（W3CDTF）: 2021
• 数量: 383p
• 大きさ: 21cm
• その他のタイトル: Quand la machine apprend
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 原文の言語コード: fre
• 表現種別: テキスト
• 機器種別: 機器不用
• キャリア種別: 冊子
• 件名標目: 人工知能 ジンコウチノウ ( 00574798 )典拠; 深層学習 シンソウ ガクシュウ ( 001253719 )典拠
• NDC10版: 007.13 : 情報学．情報科学
• NDLC: M121
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 原タイトル: Quand la machine apprend
• 入手条件・定価: 2500円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: M121-M434
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 031733977; http://id.ndl.go.jp/bib/031733977
• 全国書誌番号: 23614832
• トーハンMARC番号: 34265728
• 目録規則: 日本目録規則2018年版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: フランスで１０万部発行のベストセラ―がいち早く日本上陸。Ｆａｃｅｂｏｏｋ副社長のヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る！
• コレクション（個別）: リポジトリ収録資料
• 一般注記（コンテンツ）: 電子書籍
• 製作者: 講談社
• 製作年: 2021-10-22
• 記録形式: EPUB; リフロー
• 連携機関・データベース: 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）; https://jpro2.jpo.or.jp/
• JP-eコード: 06A0000000000380754D

• 著者紹介: ヤン・ルカン ニューヨーク大学教授およびFacebook副社長 1960年フランス生まれ。1987年パリ第6大学にて計算機科学のPhDを取得。AT&Tベル研究所、AT&T研究所などを経て、2003年からニューヨーク大学教授。2013年には兼業でFacebookに入社し、Facebook人工知能研究所...

目次

第1章　AI革命
偏在するAI／人型ロボットのまやかし／GOFAIから……／……機械学習へ／新旧のブレンド／定義の試み／今後の課題／アルゴリズムの外側
第2章　AIならびに私の小史
終わりなき探求／まずは論理／神経科学とパーセプトロン／冬の時代／「異端の過激派」／舞台に上がる／学習のコネクショニズムモデル／レズーシュでのシンポジウム／誤差逆伝播法／大御所たちの殿堂／ベル研究所時代／タブー視されるニューラルネットワーク／「ディープラーニングの陰謀」
第3章　単純な学習機械
発想の源アメフラシ／学習と誤差の最小化／数学好きのための補足／ガリレオとピサの斜塔／画像その他を認識する／ローゼンブラットとパーセプトロン／25ピクセルのグリッド／教師あり学習と汎化／パーセプトロンの限界／解決策：特徴の抽出
第4章　最小化学習、学習理論
あらまし／谷底を見つける／勾配計算の実際／確率的勾配降下法／ニセの谷底／学習の一般理論／モデルの選択／牛と3人の科学者／オッカムの剃刀／訓練のプロトコル／妥協点を見つける／ブール関数のめまい／正則化／人間のための教訓
第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
ミルフィーユ／連続的なニューロン／わがHLM！／誤差逆伝播法の数学的理解／多層の有用性について／反論に打ち勝つ／特徴の学習
第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク
2012年の爆弾／単純型細胞／複雑型細胞とプーリング／福島の先見性／畳み込みニューラルネットワーク／物体の検出、位置決定、セグメンテーション、認識／セマンティックセグメンテーション
第7章　ディープラーニングの現在
画像認識／コンテンツの埋め込みと類似性の測定／音声と音の合成／言語理解と翻訳／予測／AIと科学／自律走行車／自律と混合システム／完全自律？　エンドツーエンドの訓練／仮想アシスタント／医用画像と医学／検索アルゴリズム
第8章　Facebook時代
マーク・ザッカーバーグにスカウトされる／Facebook人工知能研究所／目論見／情報のフィルタリング／ニュースフィード／Facebookとメディアの未来／新しいFacebook／チューリング賞
第9章　そして明日は？　AIの今後と課題
自然は発想の源／機械学習の限界／強化学習の限界／常識という問題／人間の学習方法／自己教師あり学習／多重予測と潜在変数／予測能力？／自律知能システムのアーキテクチャ／ディープラーニングと推論／知能をもつ物体／AIによる未来
第10章　AIの問題点
AIが社会や経済を変える／AI革命の恩恵を受けるのは誰か？／軍事転用の危険性／バイアスとセキュリティ逸脱／AIは説明可能であるべきか？／人間の知能に対する理解は深まるか？／脳は機械にすぎないのか？／すべてのモデルは間違っている／心配する声／AIが飛躍的発展を遂げるには？／機械に意識は宿るだろうか？／機械に感情は宿るだろうか？／ロボットは権力を握ろうとするだろうか？／新たなフロンティア／知能の科学？