進化計算と深層学習―創発する知能 [単行本]

第１章　進化計算入門（進化とはなんだろうか？
ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた？　ほか）
第２章　ニューラルネットワークと学習（学習とコネクショニズム
パーセプトロン　ほか）
第３章　深層学習（ディープラーニングの勃興
ボルツマン・マシンと焼きなまし　ほか）
第４章　進化するネットワーク（ニューロエボリューション
ＮＥＡＴとｈｙｐｅｒＮＥＡＴ　ほか）
第５章　知能の創発（ボールドウィン効果：学習により進化は加速するか？
脳の進化から考える　ほか）

伊庭 斉志(イバ ヒトシ)
工学博士。１９８５年東京大学理学部情報科学科卒業。１９９０年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。電子技術総合研究所。１９９６～１９９７年スタンフォード大学客員研究員。１９９８年東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授。２００４年～東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻教授。２０１１年～東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。人工知能と人工生命の研究に従事。特に進化型システム、学習、推論、創発、複雑系、進化論的計算手法に興味をもつ

ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展までを詳しく解説。

進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる！！
　本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。