医師・医学生のための人工知能入門

出版社: 中外医学社
著者:
発行日: 2020-05-20
分野: 臨床医学:内科  >  脳神経科学/神経内科学
ISBN: 9784498048843
電子書籍版: 2020-05-20 (1版1刷)
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商品紹介

現状のAIは,囲碁の世界王者に勝てるのに東大には合格できない.それはなぜか.1980年代のニューロブームを体験した脳生理学者である著者が,脳と比較しながらAIの基礎・歴史から応用や展望まで解説.平易な語り口をたどるうち,AIと脳研究の新たなクロスオーバーが見えてくるはずだ.

目次

  • Chapter 1 人工知能が東大に合格する日は来るか 
    Chapter 2 「画像を分類する」人工知能(1)
          深層学習がブレイクスルーをもたらした
    Chapter 3 「画像を分類する」人工知能(2)
          分類の基本は線を引く
    Chapter 4 「画像を分類する」人工知能(3)AlexNet成功の鍵(1)
      畳み込みでシナプスを減らす
    Chapter 5 「画像を分類する」人工知能(4)AlexNet成功の鍵(2)
           シナプスの結合を正しい方向に変える
    Chapter 6 深層学習で再現された視覚経路の階層構造 (1)
    Chapter 7 深層学習で再現された視覚経路の階層構造 (2)
    Chapter 8 深層学習で再現された格子細胞
    Chapter 9 LSTMで時系列信号の情報処理が飛躍的に発展した
    Chapter 10 深層学習を画像診断に応用する
    Chapter 11 深層学習による音声・言語処理(1)
           Word2Vec:人工神経回路を使った単語のベクトル化
    Chapter 12 深層学習による音声・言語処理(2)
           音声を「聞き取る」多層人工神経回路
    Chapter 13 GANs(1)データを作り出す2人組
    Chapter 14 GANs(2)急速な進展と脳科学への示唆
    Chapter 15 強化学習(1)歴史的背景
    Chapter 16 強化学習(2)TD学習:価値の時間差分で報酬予測誤差を表現する
    Chapter 17 強化学習(3)TD学習でスペースインベーダーを攻略する
    Chapter 18 強化学習(4)AlphaGo(1)深層学習の応用 
    Chapter 19 強化学習(5)AlphaGo(2)ゲーム木を使った先読み
    Chapter 20 強化学習(6)AlphaGo Zero独力で「離」の境地に達した孤高の棋士
    Chapter 21 意味とは何か(1)情報理論は意味を捨てた
    Chapter 22 意味とは何か(2)情報理論で意識のレベルと内容を定義する試み
    Chapter 23 意味とは何か(3)フリストンの自由エネルギー原理
    Chapter 24 意味とは何か(4)人工知能は東大に入れるか

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