PythonとKerasによるディープラーニング

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内容紹介

AIの民主化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説!

ディープラーニングの概念から実装へ。
TensorFlowの高水準APIとして採用されたPythonのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。
本書を読むことで「ディープラーニングとは何か」「適用可能な問題とは」「その限界はどこにあるのか?」を理解できます。

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書籍 4,190

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Francois Chollet(フランソワ・ショレ)
カリフォルニア マウンテンビューにあるGoogleにて、ディープラーニングに取り組む。ディープラーニングライブラリ"Keras"の製作者であると同時に、機械学習フレームワークTensorFlowの貢献者。コンピュータビジョンと形式推論の機械学習活用に焦点を当て、ディープラーニングの研究を行っている。CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)のカンファレンス、NIPS(Neural Information Processing Systems)のカンファレンス・ワークション、ICLR(the International Conference on Learning Representations)など、この分野の主要な会議で論文発表している。

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』(インプレス)、『サイバーセキュリティテスト完全ガイド』(マイナビ出版刊)等がある


監訳:巣籠悠輔(すごもり・ゆうすけ)
電通・Google NY支社勤務を経て、株式会社情報医療のCTOとして創業に参画。医療分野での人工知能活用を目指す。2018年“Forbes 30 Under 30 Asia 2018”に選出。著書に『詳解ディープラーニング』(マイナビ出版刊)等がある。

目次

Part 1:ディープラーニングの基礎 
ディープラーニング、機械学習とニューラルネットワークをはじめるために必要な概念について説明 

1章:機械学習って何? 
2章:はじめる前に:ニューラルネットワークの数学基礎を構築しよう 
3章:ニューラルネットワークをはじめよう 
4章:機械学習の基礎 

Part 2:ディープラーニングの実践 
コンピュータビジョンと自然言語処理におけるディープラーニングの実践活用について掘り下げて説明 

5章:コンピュータビジョンのためのディープラーニング 
6章:文字と文章のためのディープラーニング 
7章:高度なディープラーニングのための最善手法 
8章:創造的なディープラーニング 
9章:ディープラーニングの限界と将来の展望

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