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電気羊の夢を見させるための第一歩！
　深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。
　本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

第I 部 基礎編
1.階層型ニューラルネットワークによる深層学習（麻生英樹）
2.深層ボルツマンマシン（安田宗樹）
3.事前学習とその周辺（前田新一）
4.大規模深層学習の実現技術（岡野原大輔）
第II 部 応用編
5.画像認識のための深層学習（岡谷貴之）
6.音声認識のための深層学習（久保陽太郎）
7.自然言語処理のための深層学習（ボレガラ ダヌシカ）

編：神嶌　敏弘
神嶌 敏弘：産業技術総合研究所，主任研究員

他著：麻生　英樹
麻生 英樹：産業技術総合研究所　人工知能研究センター副研究センター長