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
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教養としてのデータサイエンス
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?
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