「基礎からの物理学とディープラーニング入門」
福嶋 健二（物理学専攻 教授）／ 桂 法称（物理学専攻 准教授）
| 福嶋 健二・桂 法称（著） 「基礎からの物理学とディープラーニング入門」 |
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科学情報出版株式会社（2022年） |
近年，生成系AIが我々の生活をより便利にしてくれているのと同じように，物理学の研究でも特にディープラーニングと呼ばれる手法が活用される機会が増えている。
本書は，物理学を専門とする著者らが，ディープラーニングを物理学者ならではの観点から解説する一風変わった教科書である。といっても奇をてらったものではなく，むしろ物理学もディープラーニングも何も予備知識のない読者を想定して，それら両方を同時に学べるお得な入門書となっている。本書の前半では，まず概要編で「学習」とは何かを概観してから，準備編で物理学科で学ぶような量子力学と統計力学の基礎事項を解説し，続く入門編ではさまざまなニューラルネットワークの構成法を紹介している。実践編と応用編からなる後半では，ディープラーニングの非線型回帰や，現代的な物理学の具体的な問題への応用を，実演を交えながら詳述している。
物理学に興味のある読者は，学部レベルの教科書でおなじみのイジング模型やエントロピーなどが普段とは違った姿で活躍する様子を知ることができるだろう。物理学の知識のない読者も，ディープラーニングを入り口にして量子力学や統計力学の世界を垣間見ることができるだろう。理学部で量子力学や統計力学の受講をはじめる前に，本書を軽く読んで予習しておけば，理解度がぐんと深まるに違いない。入門書で扱うことの少ないグラフ理論の初歩がきちんと書かれているのも本書の特徴である。