出版社内容情報
第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。
内容説明
第三次人工知能（ＡＩ）ブームの中核的役割を果たす深層学習（ディープラーニング）は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。
目次
第１章 深層学習の登場
第２章 深層学習とは何か
第３章 なぜ多層が必要なのか
第４章 膨大なパラメータ数の謎
第５章 なぜパラメータの学習ができる？
第６章 原理を知ることに価値はあるか
著者等紹介
今泉允聡［イマイズミマサアキ］
１９８８年に宮城県仙台市に生まれる。２００７年に私立開成高校卒業。２０１１年に東京大学文学部卒業。２０１７年に東京大学経済学研究科博士課程を修了し博士号取得（統計学専攻）。統計数理研究所助教などを経て、２０２０年より東京大学総合文化研究科先進科学研究機構准教授。理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員、ＪＳＴさきがけ研究員、統計数理研究所客員准教授を兼ねる。研究領域は数理統計学および統計的学習理論。深層学習の理論研究や現代的複雑データの解析を行う（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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