内容紹介
・物理学と人工知能・機械学習のコラボレーションを学ぶ入門テキスト。 ・物理系学生がスムーズに機械学習に入門し、物理学と機械学習の関係・協働を知ることができる。 【主な目次】 0. イントロダクション A 機械学習と物理学 A1. 線形モデル A2. ニューラルネットワーク（NN） A3. 対称性と機械学習：畳み込み・同変 NN A4. 古典力学と機械学習： NN と微分方程式 A5. 量子力学と機械学習： NN 波動関数 B 機械学習模型と物理学 B1. トランスフォーマー B2. 拡散モデルと経路積分 B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ B4. 大規模言語モデルと科学 0. イントロダクション A 機械学習と物理学 A1. 線形モデル A2. ニューラルネットワーク（NN） A3. 対称性と機械学習：畳み込み・同変 NN A4. 古典力学と機械学習： NN と微分方程式 A5. 量子力学と機械学習： NN 波動関数 B 機械学習模型と物理学 B1. トランスフォーマー B2. 拡散モデルと経路積分 B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ B4. 大規模言語モデルと科学
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