ディープラーニングと物理学 原理がわかる、応用ができる

★ 2024 年ノーベル物理学賞関連書籍★ ホップフィールド模型からニューラルネットへ。物理の言葉でしっかり学べる。日本唯一の好著! 人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。 《目次》 第 1 章 はじめに:機械学習と物理学 【第 I 部 物理から見るディープラーニングの原理】 第 2 章 機械学習の一般論 第 3 章 ニューラルネットワークの基礎 第 4 章 発展的なニューラルネットワーク 第 5 章 サンプリングの必要性と原理 第 6 章 教師なし深層学習 【第 II 部 物理学への応用と展開】 第 7 章 物理学における逆問題 第 8 章 相転移をディープラーニングで見いだせるか 第 9 章 力学系とニューラルネットワーク 第 10 章 スピングラスとニューラルネットワーク 第 11 章 量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク 第 12 章 超弦理論への応用 第 13 章 おわりに