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詳解 ディープラーニング

『詳解 ディープラーニング』は、「ディープラーニングについて何となくわかっているけれど、もう少し理解を深めたい」「画像認識だけでなく、時系列データを分析するためのモデルについて学びたい」という方に向けて、ディープラーニング、ニューラルネットワークについて解説した書籍です。実装にはPythonのディープラーニング向けのライブラリ、TensorFlow (1.0) およびKeras (2.0) を用いています。本連載では『詳解 ディープラーニング』の内容の一部を紹介していきます。

巣籠悠輔 Gunosy、READYFOR創業メンバー、電通・Google NY支社に勤務後、株式会社情報医療の創業に参加。医療分野での人工知能活用を目指す。著書に『Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装』(インプレス刊、Packet Publishing:Java Deep Learning Essentials)がある。