科学技術と共に歩む

演習で学ぶMATLABによるディープラーニング

• 𠮷冨 康成 京都府立大名誉教授 編著
• 浅田 太郎 京都府立大教授 著
• 田伏 正佳 京都府立大教授 著
• 横山 友也 東京都立産業技術大学院大助教 著

本書は，演習を通して実践的に学ぶ，MATLABによるディープラーニング入門書である。大学教養数学やプログラミングの経験があると理解しやすいが，その不足分を補う勉学意欲があれば，実践力が育まれるよう工夫して書いている。

機械学習と回路 - 脳回路の実現に向けて -

• 田中 衞 上智大名誉教授 著
• 西尾 芳文 徳島大教授 著
• 丹治 裕一 香川大教授 著
• 関屋 大雄 千葉大教授 著
• 萬代 雅希 上智大教授 著

低資源・低消費電力で注目される，アナログ回路を用いた機械学習について，基礎的な回路理論から解説。同分野で長年研究を続けてきた著者らが，「回路は工学の言語である」の理念のもと，アナログ回路を用いた脳回路の実現を目指す。

計測・制御セレクションシリーズ 5

機械学習の可能性

• 計測自動制御学会 編
• 浮田 浩行 徳島大講師 編著
• 濱上 知樹 横浜国大教授 編著
• 藤吉 弘亘 中部大教授 著
• 大町 真一郎 東北大教授 著
• 戸田 智基 名大教授 著
• 岩崎 敦 電通大准教授 著
• 小林 泰介 国立情報学研究所助教 著
• 鈴木 亮太 埼玉大助教 著
• 木村 雄喜 （株）明電舎 著
• 橋本 大樹 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 玉垣 勇樹 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 水谷 麻紀子 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 永田 毅 みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株） 著
• 木村 光成 （株）ECC 著
• 李 晃伸 名工大教授 著
• 川嶋 宏彰 兵庫県立大教授 著

機械学習の歴史や種類，基本的なアルゴリズムから，画像認識や文字認識，ゲーム理論，音声生成や制御，また応用例として医療や社会インフラ，外観検査，語学学習に至るまで網羅的に解説しており，開発環境についても言及している。

AI時系列制御解析

• 蜷川 忠三 岐阜大特任教授 著

本書は，システム制御における時系列データを用いたAI手法の実用的応用について述べる。各章に基本的な理論を数式展開による示す節を設け，引き続きその理論を使った実践応用例の節を設けるという従来にない構成を採用した。

作って学ぶニューラルネットワーク - 機械学習の基礎から追加学習まで -

• 山内 康一郎 中部大教授 著

Pythonによるプログラミングを行いつつ人工知能、機械学習の仕組みを学ぶ。新しい技術である「追加学習」のやさしい解説を通して、現在の機械学習が抱える問題点・限界を示し、読者により深い理解をもたらすことを目指す。

シリーズ 情報科学における確率モデル 5

エントロピーの幾何学

• 田中 勝 福岡大教授 著

測度論的確率論，十分統計量の説明に加え，本書では，測度空間に特別な平行移動を導入することでアファイン空間を構成し，そのうえで幾何学を展開することにより，指数型分布族と非指数型分布族を同時に取り扱える枠組みを提供した。

シリーズ 情報科学における確率モデル 2

ボルツマンマシン

• 恐神 貴行 IBM東京基礎研究所 著

本書は，人工ニューラルネットワークの一つであるボルツマンマシンについて，その基本的な理論から学習方法そして機械学習や強化学習への用い方について直観的に理解できるように解説をした。

Pythonで体験する 深層学習 - Caffe，Theano，Chainer，TensorFlow -

• 浅川 伸一 東京女子大助手 著

Pythonベースの深層学習フレームワークであるCaffe，Theano，Chainer，TensorFlowを紹介し，実際に動作するモデルとその理論であるCNNとLSTMを画像認識と自然言語処理を題材にして解説。

例題で学ぶ 知能情報入門

• 大堀 隆文 北海道科学大名誉教授 著
• 木下 正博 北海道科学大教授 著
• 西川 孝二 北海道科学大准教授 著

情報やロボット教育においては知能情報技術の習得がその第一歩である。本書は文理を問わずその基礎知識習得を目的として，学生の学習意欲をそそる例題や課題を多数用意している。解答例はWebからダウンロードして自習可能とした。

ニューラルネットと制御

• 志水 清孝 慶大教授 著

ニューラルネットの基礎理論と特にその制御工学への応用を解説。ニューラルネットの学習機能を関数近似と数理計画の観点から数理科学的に解析し，システム同定，逆問題，システム最適化，ニューラルコントローラなどへの応用を詳述。

遺伝アルゴリズムとニューラルネット - スケジューリングと組合せ最適化 -

• 電気学会 編
• GA等組合せ最適化手法応用調査専門委員会 編

組合せ最適化手法である遺伝アルゴリズムとニューラルネットワークの最新の研究成果を紹介。「LSI配置問題」「電力系統設計運用問題」「エネルギー計画問題」などについて第一線の専門家により，実際の適用例が解説されている。

コンピュータ数学シリーズ 21

ニューラルコンピューティング

• 武藤 佳恭 慶大助教授 著

ニューラルコンピューティングの実践的かつ具体的な応用例を示している。教師付き学習，最適化，セルフオーガナイゼイション（自己組織化）について，具体的に実際の問題を用いて，それらの最先端の手法を詳しく解説している。

基礎と実践ニューラルネットワーク

• 臼井 支朗 豊橋技科大教授 編著
• 岩田 彰 名工大教授 編著
• 久間 和生 三菱電機（株） 編著
• 淺川 和雄 （株）富士通研究所 編著

脳・神経系の構造と機能を神経生理学的観点から述べ，その工学的実現としての人工ニューラルネットワークモデルと応用・ハードウェアについて解説。また，ファジィ，カオス，遺伝的アルゴリズムなどの関連技術についても言及した。