近代科学社

【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】

　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。

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原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている．
　単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している．
　さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），学部や大学院の講義用教科書として，また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる．
　本書は，原著の第1～35章，および付録A～Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．

ロボット技術の研究・開発・利用技術者必携!!
日本では従来からロボットの研究開発が盛んであったが、その進歩は、ともすれば部品や材料・機械設計・コンピュータソフトによるものと捉えられ、ロボットに必須の「制御技術」が見逃されがちである。
そこで、ロボットを思いどおりに動かすために必要な制御技術を知り、ロボットを使えるようにするために、ロボットの制御に特化した領域を「ロボット制御学」と名づけ、実際に、研究・開発に従事している約210名の著者が、なぜロボットに制御が必要なのか？ から始まり、モデリング→設計→実装まで一連の流れを理解し、実践できるようになることを目的にまとめ上げた。その範囲は，一般的なロボットの範疇を超え，農作業支援、建築・土木作業支援、健康・介護・リハビリ支援、医療支援、災害対応支援、宇宙開発支援にまでおよぶ。
まさに、ロボット技術を実用化しようとしている研究・開発・利用技術者には、必携のハンドブックである。