| コンテンツコード | DPMIF202501 |
|---|---|
| 著者 | Interface編集部 |
| 発行元 | CQ出版社 |
| 価格（ライセンス料金） | 1,430円 |
| 仕様 | 本誌260ページ PDF 約60Mバイト |
| 発行日 | 2025/01/01 |
| 更新日 | 2024/11/22 |
| 制限 | ダウンロード制限： サービス停止まで |
|---|---|
| ライセンス条件 | ●本書は著作物であり，著作権法により保護されています．本書の一部，または全部を著作権者に断りなく，複製または改変し他人に譲渡すること，インターネットなどに公開することは法律により固く禁止されています．違反した場合は，民事上の制裁および刑事罰の対象となることがあります． ●本書は，CQ出版社から出版された，2025年1月1日発行の同タイトルの雑誌・書籍をPDFファイルとしたものです．電子版制作の都合上，オリジナルの書籍と比べて，一部の書体や線の太さ・種類が変更になっている場合があります．また，電子版という性格から，オリジナルの書籍と同一のプリント品質は保証できません．ご了承ください． ●予告なく，本サービス（Tech Village 書庫＆販売）を一時休止または終了することがあります．サービス休止時やサービス終了後は，本コンテンツをダウンロードまたは閲覧できなくなります． |
解説
※ 本コンテンツは，2024年11月25日発売の『Interface 2025年1月号』をPDFファイルとしたものです
MATLABで1ニューロンから手作り
数学&図解でディープ・ラーニング
【別冊付録】ディープ・ラーニングの始まりと現代社会での活用
?2024年ノーベル物理学賞/化学賞をひもとく?
【新連載】もっと深掘り！Git&GitHub
【注目】小型カメラの画像評価術
目次
MATLABで1ニューロンから手作り数学&図解でディープ・ラーニング
使いこなすには学習のからくりを理解するのが近道
イントロダクション1 話題のLLMとディープ・ラーニングの関係
ディープ・ラーニング機能は使わずスクラッチで！6カ月ライセンスでじっくり試せる
イントロダクション2 MATLABで脱ブラックボックス！ディープ・ラーニングを解き明かす
人手で学習するか，自動で学習するか…手間や必要な計算資源が大きく異なる
プロローグ1 特集を読む前に知っておきたい…機械学習とディープ・ラーニングの違い
畳み込み層，プーリング層，全結合層の3つを組み合わせて学習モデルを構成する
プロローグ2 ディープ・ラーニングの全体像
Simulinkで1ニューロンから手作り！モデル化から学習メカニズム，活性化関数まで
第1章 単純ニューラル・ネットワークのモデル化と学習
ディープ・ラーニングのからくり理解に必須!数学の基礎から応用事例まで
第2章 ベクトルと行列
それぞれの特徴からディープ・ラーニングにおける役割まで
第3章 常微分/偏微分/全微分の基礎
全結合層の概要から，回帰/分類モデルの設計&シミュレーションまで
第4章 ニューラル・ネットワークが予測を行う仕組み
損失関数と勾配降下法を使ってパラメータを更新するバックプロパゲーションのからくりを解き明かす
第5章 ニューラル・ネットワークが学習を行う仕組み
数式とソースコードの対応を見ながら学習のからくりを解き明かす
第6章 全結合層をMATLABコードでフルスクラッチ実装
定番の畳み込みニューラル・ネットワーク AlexNetを転移学習でカスタマイズして利用する
第7章 既存ネットワークで画像データ分類をサッと体験
モーメンタムの概念を使って安定的な学習を進めるメカニズムを解き明かす
第8章 ベクトル解析の学び直しと転移学習のからくり
フィルタの概念から離散データの差分微分まで
第9章 畳み込みの基礎知識
2次元のフィルタを使ってエッジを検出するメカニズムを解き明かす
第10章 畳み込みと画像特徴抽出
【画像評価】
監視や車載など組み込み向け小型カメラの画像評価術〈第4回〉
色測定結果の読み方
ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第10回〉
PRNUその2…実測
【OS使いこなし】
Yocto Projectではじめる組み込みLinux開発入門〈第15回〉
ROCK4C+編(6)…無線LANを動かす
【テクノロジー掘り下げ】
新連載 もっと深掘り！Git&GitHub〈第1回〉
Gitが情報を記録する仕組み
便利クレート探偵団〈第7回〉
ビット・フィールドへのアクセスを簡単にするbit_fieldとbitfield
数理最適化プログラミング〈第5回〉
生物の進化をヒントに最適化問題を解く
【AI画像処理】
生成AI×エッジ・デバイスでAI画像認識〈第2回〉
ディープ・ラーニングで画像認識…まずはPCで学習・推論してみる
【ニュース&レポート&お知らせ】
Dojo通信〈第5回〉
若葉みつわ台(千葉県)編
【別冊付録】
やりなおしのためのコンピュータ技術 特別編
ディープ・ラーニングの始まりと現代社会での活用
Interface 2025年1月号 数学&図解でディープ・ラーニング【PDF版】のレビュー
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