内容紹介 代数幾何や代数幾何に関連する数学的な概念を，できるだけ具体的に説明し，代数幾何における基礎的な概念が，超関数論と経験過程を通して学習システムの数理と緊密な繋がりをもつことを明らかにする． 著者からのコメント この本は二つの目的のために書かれている． 一つは数学を専門としない人に，特異点論，代数幾何，超関数論，経験過程などの現代数学を，わかりやすく具体的に紹介することである． もう一つは，それらの数学的な概念が学習システムという実世界の中の具体的なものと深いつながりをもつことを明らかにすることである． 特異点解消定理や代数幾何学の定理は，「多項式＝0」で定義される図形を調べるために創造されたものであるが，隠れた変数や階層構造をもつ学習システムの挙動を定めている． 天空に輝く数学だけでなく，大地で咲いている数学に関心をもつ人たちに，この本を楽し...(展开全部)

内容紹介 代数幾何や代数幾何に関連する数学的な概念を，できるだけ具体的に説明し，代数幾何における基礎的な概念が，超関数論と経験過程を通して学習システムの数理と緊密な繋がりをもつことを明らかにする． 著者からのコメント この本は二つの目的のために書かれている． 一つは数学を専門としない人に，特異点論，代数幾何，超関数論，経験過程などの現代数学を，わかりやすく具体的に紹介することである． もう一つは，それらの数学的な概念が学習システムという実世界の中の具体的なものと深いつながりをもつことを明らかにすることである． 特異点解消定理や代数幾何学の定理は，「多項式＝0」で定義される図形を調べるために創造されたものであるが，隠れた変数や階層構造をもつ学習システムの挙動を定めている． 天空に輝く数学だけでなく，大地で咲いている数学に関心をもつ人たちに，この本を楽し...(展开全部)

代数幾何学とは、多項式で定義された図形を研究する分野である。本書では、現代的な代数幾何学における研究上の主要な道具である、スキーム・層係数コホモロジーという2つの概念について詳細な解説がなされている。数多くの演習問題によって豊富な実例を習得できるよう配慮されているのも特色である。

Red Bookの通称で世界的に有名な代数幾何学の入門書. まず最初に古典的方法で代数多様体を定義し、完備性の付値判定法などを扱った後、スキーム論を展開し代数多様体を再定義し, ファイバー積、正標数への特殊化、ブローアップの構成、正規化などの基礎概念を解説し、ザリスキの主定理の証明までを収録する.

Red Bookの通称で世界的に有名な代数幾何学の入門書. まず最初に古典的方法で代数多様体を定義し、完備性の付値判定法などを扱った後、スキーム論を展開し代数多様体を再定義し, ファイバー積、正標数への特殊化、ブローアップの構成、正規化などの基礎概念を解説し、ザリスキの主定理の証明までを収録する.

代数幾何学とは、多項式で定義された図形を研究する分野である。本書では、現代的な代数幾何学における研究上の主要な道具である、スキーム・層係数コホモロジーという2つの概念について詳細な解説がなされている。数多くの演習問題によって豊富な実例を習得できるよう配慮されているのも特色である。

深層学習の世界的名著、ついに刊行 AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。

深層学習の世界的名著、ついに刊行 AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。

GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は,人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく,自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ,いま世間の強い関心を集めている。その一方,日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく,代表的な教科書であるSutton and Barto (1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。 本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり,2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように,入門書として広く読まれている良書である。本書の内容は動的計画法などの基本的かつ重要なアルゴリズムに始まり,比較的新しい手法も体系的に網羅しつつもコンパクトに自己完結している。原著の出版から7年あ...(展开全部)

推薦システムの構築を検討しているエンジニアにとって、現実的な課題に対峙するための知識を得るために最適な一冊。 本書は、推薦システムにおける課題設定、理論およびシステム構築の複雑な概念を、著者の大規模システムでの開発／運用事例をもとに具体的な説明を行っている。理論と実践の両面から記述している書籍は少ないが、本書では理論と実践のギャップを埋めるように解説している。また、実システム上でのモデルの効率的なアップデートやコールドスタート問題などの現実的に直面する問題への対応や、多目的最適化についても述べており、現実世界の問題を解くための足がかりとなる内容となっている。推薦システムの構築について、古典的手法から応用的手法までを、各手法の課題に触れながら説明しているため、実務で応用可能な理論的／技術的な知識を獲得することが出来る。