フルカラーで解説。機械学習を使って物理学で何ができるのか。物性，統計物理，量子情報，素粒子・宇宙の4部構成。〔内容〕機械学習，深層学習が物理に何を起こそうとしているか／波動関数の解析／量子アニーリング／中性子星と核物質／超弦理論／他 読者対象：　物理学専攻の学部生・院生・研究者 0. 機械学習,深層学習が物理に何を起こそうとしているか [橋本幸士] 第1部 物 性 1. 深層学習による波動関数の解析 [大槻東巳・真野智裕] 2. 量子多体系とニューラルネットワーク [斎藤弘樹] 3. 機械学習でハミルトニアンを推定する [藤田浩之] 4. 深層学習とポテンシャルフィッティング [安藤康伸] 第2部 統 計 5. 自己学習モンテカルロ法 [永井佑紀] 6. 深層学習は統計系の配位から何をどう学ぶのか [青木健一・藤田達大・小林玉青] 第3部 量子情報 7. 量子アニーリングが拓く機械学習の新時代 [大関真之] 8. 量子計測と量子的な機械学習 [久良尚任] 第4部 素粒子・宇宙 9. 深層学習による中性子星と核物質 [福嶋健二・村瀬功一] 10. 機械学習と繰り込み群 [船井正太郎] 11. 量子色力学の符号問題への機械学習的アプローチ [柏 浩司] 12. 格子場の理論と機械学習 [富谷昭夫] 13. 深層学習と超弦理論 [橋本幸士]