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Pythonによるディープラーニング

マイナビ出版

現代エンジニアの必須知識：ディープラーニング技術を身に付けよう！

ディープラーニングにより自動言語翻訳や画像認識の精度は飛躍的に向上し、現代のソフトウェア開発者にとってその技術の理解と習得は必要不可欠な分野になりつつあります。

Kerasは、機械学習プラットフォームTensorFlowの上で動作するPythonで書かれたディープラーニングのAPIで、数学やデータサイエンスの専門的な知識がなくともディープラーニングを手軽に実装できるようになります。
Keras開発者である本書の著者Francois Cholletは、改訂・増補された本書で、機械学習の初心者と経験者、両者に向けたアドバイスを提供します。直感的な説明とわかりやすいイラスト・例題で理解が深まり、ディープラーニングのアプリケーションを開発するために必要なスキルをすぐに身につけることができます。

［本書の内容］
・ディープラーニングの最初の一歩
・画像分類と画像セグメンテーション
・時系列予測
・テキスト分類と機械翻訳
・テキスト生成、画像生成


1章 ディープラーニングとは何か
2章 ニューラルネットワークの数学的要素
3章 KerasとTensorFlow
4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰
5章 機械学習の基礎
6章 機械学習のユニバーサルワークフロー
7章 Kerasを使いこなす
8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング
9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング
10章 時系列のためのディープラーニング
11章 テキストのためのディープラーニング
12章 生成ディープラーニング
13章 現実世界でのベスト・プラクティス
14章 まとめ

発売日：2022-03-23

ページ数：576ページ

目次

1章 ディープラーニングとは何か
2章 ニューラルネットワークの数学的要素
3章 KerasとTensorFlow
4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰
5章 機械学習の基礎
6章 機械学習のユニバーサルワークフロー
7章 Kerasを使いこなす
8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング
9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング
10章 時系列のためのディープラーニング
11章 テキストのためのディープラーニング
12章 生成ディープラーニング
13章 現実世界でのベスト・プラクティス
14章 まとめ

著者プロフィール

  • Francois Chollet（著者）

    Francois Chollet（フランソワ・ショレ）
    世界で広く活用されているディープラーニング・フレームワーク「Keras」の開発者。現在GoogleのソフトウェアエンジニアとしてKerasチームを率いている。


    監訳：巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ）
    株式会社GRIT Tech CTO、日本ディープラーニング協会 有識者会員。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング 第2版』（マイナビ出版）がある。


    訳：株式会社クイープ
    1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『Python機械学習プログラミング 第3版』(インプレス)、『初めてのSQL 第3版』(オライリー・ジャパン)、『Rによる機械学習 第3版』『なっとく! AIアルゴリズム』(翔泳社)、『More Effective Agile』(日経BP)、『Pythonハッカーガイドブック』(マイナビ出版)などがある。

絶賛！発売中！

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