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書誌情報サマリ
書名 |
AI時代の離散数学
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著者名 |
茨木 俊秀/著
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著者名ヨミ |
イバラキ トシヒデ |
出版者 |
オーム社
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出版年月 |
2020.8 |
この資料に対する操作
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
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1 |
西部図書館 | 一般開架 | 4109/96/ | 1102575165 | 一般 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1000100825112 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
AI時代の離散数学 |
書名ヨミ |
エーアイ ジダイ ノ リサン スウガク |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
茨木 俊秀/著
|
著者名ヨミ |
イバラキ トシヒデ |
出版地 |
東京 |
出版者 |
オーム社
|
出版年月 |
2020.8 |
本体価格 |
¥2700 |
ISBN |
978-4-274-22581-9 |
ISBN |
4-274-22581-9 |
数量 |
8,274p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
410.9
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件名 |
離散数学
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注記 |
文献:p251〜256 |
内容紹介 |
AIの基礎となっている数学のひとつである離散数学のテキスト。その基礎から、論理関数、ニューラルネットワーク、グラフ理論とネットワーク最適化、組合せ論までを解説する。練習問題も掲載。 |
著者紹介 |
京都大学大学院工学研究科修士課程修了。工学博士。京都情報大学院大学教授、学長。著書に「Cによるアルゴリズムとデータ構造」など。 |
目次タイトル |
第1章 基礎概念 |
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1.1 集合 1.2 写像(関数) 1.3 関係 1.4 グラフ 1.5 命題と述語 1.6 数学的帰納法 1.7 アルゴリズムとその複雑さ 1.8 文献と関連する話題 |
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第2章 論理関数とその応用 |
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2.1 論理関数の表現 2.2 論理回路への応用 2.3 論理式と簡単化 2.4 論理関数の双対理論 2.5 充足可能性問題(SAT) 2.6 文献と関連する話題 |
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第3章 しきい関数とディープラーニング |
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3.1 しきい関数とニューロン素子 3.2 ニューラルネットワーク(NN)の仕組み 3.3 誤差逆伝播法による誤差の最小化 3.4 NNによる教師あり学習 3.5 畳み込みNN,その他 3.6 ディープラーニング展望 3.7 文献と関連する話題 |
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第4章 グラフ理論 |
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4.1 グラフの連結性 4.2 グラフの探索とその応用 4.3 平面的グラフ 4.4 グラフの彩色 4.5 文献と関連する話題 |
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第5章 ネットワーク最適化 |
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5.1 代表的なネットワーク最適化問題 5.2 ネットワークフロー問題 5.3 マッチング問題 5.4 重みつき無向グラフの最小カット 5.5 文献と関連する話題 |
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第6章 組合せ論の基礎 |
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6.1 順列と組合せ 6.2 2項定理と多項定理 6.3 包除原理とその応用 6.4 母関数 6.5 差分方程式 6.6 文献と関連する話題 |
内容細目
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