About this ebook
本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティクスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・AI手法です。
本書ではDeep Neural Evolutionの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティクス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム（C++、Java等）を提供します。
このような方におすすめ
・情報系の大学学部生，院生，研究者
・最適化や機械学習に興味をもつエンジニア
主要目次
第1章 AIのための進化論
第2章 深層学習とディープラーニング
第3章 メタヒューリスティクス
第4章 生物らしい計算知能
第5章 ニューロ進化と遺伝子ネットワーク
第6章 ディープ・ニューラルエボリューション
About the author
伊庭斉志（いば ひとし）
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。同年、
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、
水中ナチュラリスト（1000 本以上の経験をもつPADI ダイブマスタ）
〈主な著書〉
『遺伝的アルゴリズムの基礎』オーム社（1994）
『遺伝的プログラミング』東京電機大学出版局（1996）
『Excel で学ぶ遺伝的アルゴリズム』オーム社（2005）
『進化論的計算手法』オーム社（2005）
『複雑系のシミュレーション：Swarm によるマルチ・エージェントシステム』コロナ社（2007）
『C による探索プログラミング』オーム社（2008）
『金融工学のための遺伝的アルゴリズム』オーム社（2011）
『人工知能と人工生命の基礎』オーム社（2013）
『進化計算と深層学習―創発する知能―』オーム社（2015） 第25 回（2016 年度）大川出版賞受賞
『Excel で学ぶ進化計算―Excel によるGA シミュレーション―』オーム社（2016）
『プログラムで楽しむ数理パズル―未解決の難問やAI の課題に挑戦―』コロナ社（2016）
『人工知能の創発─知能の進化とシミュレーション─』オーム社（
『ゲームAI と深層学習―ニューロ進化と人間性―』オーム社（2018）
