参考文献:「人工知能 AI」

論文「AIと機械学習:深層学習、強化学習、転移学習」「AI に人間が勝ち残る力」の参考文献を列挙します。


Hinton, Geoffrey E., Osindero, Simon and Teh, Yee-Whye (2006) A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, 18, pp 1527-1554 (PDF)

Hinton, Geoffrey E. and Salakhutdinov, R. R. (2006) Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, Vol. 313. no. 5786, pp. 504 – 507, 28 (PDF)

LeCun, Yann, Bengio, Yoshua & Hinton, Geoffrey (2015) Deep learning, Nature, Vol. 521, pp 436-444 (PDF)

McGrayne, Sharon Bertsch (2012) The Theory That Would Not Die: How Bayes’ Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy, Yale University Press

中井悦司(2016)「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説」マイナビ出版

大野治(2017)「俯瞰図から見える日本型“AI(人工知能)”ビジネスモデル」日刊工業新聞社

小島寛之(2015)「完全独習 ベイズ統計学入門」ダイヤモンド社

斎藤康毅(2016)「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」オライリージャパン

松尾豊(2015)「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」KADOKAWA/中経出版

松尾豊、塩野 誠(2016)「人工知能はなぜ未来を変えるのか」KADOKAWA

涌井良幸(2017)「ディープラーニングがわかる数学入門」技術評論社

涌井貞美(2013)「図解・ベイズ統計「超」入門 (サイエンス・アイ新書)」SBクリエイティブ

藤田一弥(2015)「見えないものをさぐる―それがベイズ: ツールによる実践ベイズ統計」オーム社

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