2700円(稅別)。2015年初版１刷。

中古。表紙裏表紙に傷み汚れあり。角に傷みあり。他に書き込みや目立つ汚れなど無(wú)し(出品前に一通り確認(rèn)していますが、見(jiàn)逃しがございましたらご容赦下さい)。。 

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梱包について

ビニールと封筒で梱包します。

出版社紹介文

 ディープラーニングとニューロエボリューションについての解説書

 進(jìn)化計(jì)算とニューラルネットワークがよくわかる、話題の深層學(xué)習(xí)も學(xué)べる??！

 本書は、ディープラーニングの基礎(chǔ)となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進(jìn)展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します?！高M(jìn)化」と「學(xué)習(xí)」をキーワードとして、人工知能の実現(xiàn)へのアプローチや知能の創(chuàng)発についてを説明する、ニューラルネットや進(jìn)化計(jì)算による學(xué)習(xí)の基礎(chǔ)的なところから分かりやすく説明する、「進(jìn)化計(jì)算」を用いた「深層學(xué)習(xí)」への取り組みを説明する、などです。

?人工知能の初級(jí)研究者

?初級(jí)プログラマ?ソフトウェアの初級(jí)開発者（生命のシミュレーション等）

?情報(bào)系學(xué)部?學(xué)科の3、4年から大學(xué)院生

?深層學(xué)習(xí)の基礎(chǔ)理論に興味がある人 などの方々向け

もくじ

第1章 進(jìn)化計(jì)算入門

1.1 進(jìn)化とはなんだろうか？

1.2 ダーウィンを悩ませた眼の進(jìn)化が解けた？

1.3 進(jìn)化する計(jì)算のアルゴリズム：新幹線から金融、ロボットまで

1.4 性選択：彼?彼女の選り好みがすべてを決める

1.5 対話型進(jìn)化計(jì)算でデザインしよう

1.6 進(jìn)化計(jì)算の強(qiáng)み

1.7 進(jìn)化は進(jìn)歩か？

第2章 ニューラルネットワークと學(xué)習(xí)

2.1 學(xué)習(xí)とコネクショニズム

2.2 パーセプトロン

2.3 ミンスキーの悪魔

2.4 ニューラルネットワークの復(fù)興

2.5 畫像を扱ってみよう

2.6 記號(hào)はどこにあるのか？

第3章 深層學(xué)習(xí)（ディープラーニング）

3.1 ディープラーニングの勃興

3.2 ボルツマン?マシンと焼きなまし

3.3 RBMと層別學(xué)習(xí)

3.4 リカレントネットワークとLSTM

3.5 自分自身をコード化する自己符號(hào)化器（AutoEncoder）

3.6 CNNで特徴抽出

3.7 DQNで昔のゲームをやろう

第4章 進(jìn)化するネットワーク

4.1 ニューロエボリューション

4.2 NEATとhyperNEAT

4.3 遺伝子ネットワークと発生生物學(xué)

4.4 ERNe：鷲は舞い降りた

第5章 知能の創(chuàng)発

5.1 ボールドウィン効果：學(xué)習(xí)により進(jìn)化は加速するか？

5.2 脳を進(jìn)化から考える

5.3 知能の創(chuàng)発をめざして