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図解速習DEEP LEARNING

シーアンドアール研究所

Colaboratoryで入門から応用までひとっ飛び!

本書は手を動かしながらディープラーニングを学べる1冊です。
最新トレンドとその追い方や、無料クラウドGPUのColaboratoryを活用した実行方法まで丁寧に解説しています。
20以上の事例を手元のPC・スマホで動かすことができます。

<序文より抜粋>
 本書は、機械学習・深層学習を自分のやりたいことや課題に適用できる「総合力をつけること」を目的に、基礎から応用まで、文字通り、ひとっ飛びに紹介します。

■本書の特徴
 全編を通して「習うより慣れる」の考え方で、下記のように進めます。
・機械学習の学びと実践に必要な7つの地図を持つ
・最新のトレンドをかみくだき、網羅的に紹介する
・さらに自分のペースでキャッチアップを続ける方法を知る
・数式で挫折せず、あなたの手で動かして、機械学習の基本の流れを体得する
・26もの数値、画像/映像、自然言語、音、強化学習の事例を動かし体得する
・環境構築で挫折せず、Colaboratoryという無料GPUクラウドを使いこなす

■対象読者
 本書は、次のような目的やお悩みを持つ方に最適です。
・人工知能・機械学習・深層学習で、何ができる・できないか実態がわからない
・理解し、扱えるようになりたいが、何から手を付けるかわからない
・自分でチュートリアルを試してみたが、環境構築で行き詰まり、先へ進めない
・いくつかチュートリアルは終えたが、その一歩先、他の分野の情報がない
・手元にGPUマシンがなくやれることが限られ、クラウドへの課金は難しく困っている
・独学で「理論や数式からを一から学ぶ」のはハードルが高い

 必須ではありませんが、下記があるとさらに本書の内容を活用できるでしょう。
・プログラミング経験がある、または学ぶ意欲がある
・英語アレルギーがない、または学ぶ意欲がある
 さあ、本書と、本書を超えた機械学習の冒険に出かけましょう。

発売日:2019-05-11

ページ数:200ページ

目次

●CHAPTER 01 機械学習・深層学習を学ぶための地図を持とう
001 「知る・わかる」から「できる」へのロードマップ
002 さまざまな分野と最先端の事例
003 最新の知見についていくために

●CHAPTER 02 機械学習・深層学習の基礎を学ぼう
004 手書き数字識別で機械学習の流れを体感する
005 インタラクティブに学ぶ機械学習の舞台裏
006 画像認識コンペの世界を覗く
007 機械学習活用の流れ

●CHAPTER 03 さまざまな事例を実践してみよう
008 数値・表形式のデータを使った機械学習を試す
009 画像/映像を扱う深層学習を試す
010 自然言語を扱う深層学習を試す
011 音を扱う深層学習を試す
012 強化学習系を試す
013 深層学習を使ったアプリのPrototyping

●CHAPTER 04 Colaboratory使いこなしガイド
014 Colaboratoryとは
015 Colabを開いてみよう
016 ノートブックの構成
017 ノートブックの基本操作
018 ノートブックのランタイム
019 ランタイムの管理
020 ファイル読み込みと保存
021 おすすめのノートブック構成
022 おかしいなと思ったら
023 最新のランタイム環境を確認する
024 さまざまな機械学習・深層学習フレームワークを使う
025 Colabの制約を外したい

著者プロフィール

  • 増田知彰(著者)

    都内IT企業にてInternet of Things関連サービスの技術マネージャ、および海外展開を担当。個人として翻訳などのオープンソース活動や、教育・イノベーションに関するNPO活動に携わる。修士(情報学、経営学)。
     ■Twitter @tomo_makes(https://twitter.com/tomo_makes)