【MeL】ディープラーニングG (ジェネラリスト) 検定公式テキスト 第2版（深層学習教科書）（スマホ・読上）
猪狩 宇司, 今井 翔太, 江間 有沙, 岡田 陽介, 工藤 郁子, 巣籠 悠輔, 瀬谷 啓介, 徳田 有美子, 中澤 敏明, 藤本 敬介, 松井 孝之, 松尾 豊, 松嶋 達也, 山下 隆義 著
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内容
目次
第1章 人工知能（AI）とは 1-1.人工知能（AI）とは 1-2.人工知能研究の歴史第2章 人工知能をめぐる動向 2-1.探索・推論 2-2.知識表現 2-3.機械学習・深層学習第3章 人工知能分野の問題 3-1.人工知能分野の問題第4章 機械学習の具体的手法 4-1.代表的な手法 4-2.モデルの評価第5章 ディープラーニングの概要 5-1.ニューラルネットワークとディープラーニング 5-2.ディープラーニングのアプローチ 5-3.ディープラーニングを実現するには 5-4.活性化関数第6章 ディープラーニングの手法 6-1.畳み込みニューラルネットワーク 6-2.深層生成モデル 6-3.画像認識分野での応用 6-4.音声処理と自然言語処理分野 6-5.深層強化学習 6-6.モデルの解釈性の問題とその対応第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて 7-1.AIと社会 7-2.AIプロジェクトを計画する 7-3.データを集める 7-4.データを加工・分析・学習させる 7-5.実装・運用・評価する 7-6.クライシス・マネジメントをするAppendix 事例集 産業への応用 A-1.製造業領域における応用事例 A-2.モビリティ領域における応用事例 A-3.医療領域における応用事例 A-4.介護領域における応用事例 A-5.インフラ領域における応用事例 A-6.サービス・小売・物流領域における応用事例 A-7.農林水産業領域における応用事例 A-8.その他領域における応用事例
