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初めてのディープラーニング
武井宏将

2,420(税込)送料無料

商品情報

  • 発売日:  2016年02月22日頃
  • 著者/編集:   武井宏将
  • 出版社:   リックテレコム
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  154p
  • ISBN:  9784865940220

商品説明

内容紹介

ディープラーニング(深層学習)は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。
◆基礎編◆

第1章 ディープラーニングとはなにか?
1.1 機械学習の概要
1.2 ディープラーニングの概要

第2章 ディープラーニングが切り開いた成果
2.1 ディープラーニングの歴史
2.2 音声認識での成果
2.3 画像認識での成果

◆理論編◆

第3章 ディープラーニングを利用した画像認識
3.1 画像認識とは?
3.2 従来の画像認識手法
3.3 ディープラーニングの利用
3.4 なぜ高い性能を実現できたのか?

第4章 ディープラーニングアルゴリズムの学習方法
4.1 ニューラルネットワークの構成要素
4.2 ニューラルネットワークの学習方法
4.3 ディープラーニングアルゴリズム

◆体験編◆

第5章 Caffeを準備する
5.1 Caffeについての基本知識
5.2 Caffeのインストール方法
5.3 Caffeの動かし方

第6章 Caffeでディープラーニングを体感する
6.1 サンプルプログラムを用いCaffeを動かす
6.2 自分で準備したデータをCaffeで利用する

付録
A.1 VMWareにUbuntuをインストールする方法
A.2 UbuntuでCUDAを動くようにする
A.3 3層全結合ニューラルネットワークのパラメータファイル

内容紹介(出版社より)

ディープラーニング(深層学習)は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。
◆基礎編◆

第1章 ディープラーニングとはなにか?
1.1 機械学習の概要
1.2 ディープラーニングの概要

第2章 ディープラーニングが切り開いた成果
2.1 ディープラーニングの歴史
2.2 音声認識での成果
2.3 画像認識での成果

◆理論編◆

第3章 ディープラーニングを利用した画像認識
3.1 画像認識とは?
3.2 従来の画像認識手法
3.3 ディープラーニングの利用
3.4 なぜ高い性能を実現できたのか?

第4章 ディープラーニングアルゴリズムの学習方法
4.1 ニューラルネットワークの構成要素
4.2 ニューラルネットワークの学習方法
4.3 ディープラーニングアルゴリズム

◆体験編◆

第5章 Caffeを準備する
5.1 Caffeについての基本知識
5.2 Caffeのインストール方法
5.3 Caffeの動かし方

第6章 Caffeでディープラーニングを体感する
6.1 サンプルプログラムを用いCaffeを動かす
6.2 自分で準備したデータをCaffeで利用する

付録
A.1 VMWareにUbuntuをインストールする方法
A.2 UbuntuでCUDAを動くようにする
A.3 3層全結合ニューラルネットワークのパラメータファイル

内容紹介(「BOOK」データベースより)

本書はディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアや理工学系の学生さんを主な対象としつつ、広く一般ビジネスマンの方々にも役立つよう工夫しました。機械学習等の専門知識は一切前提としませんが、一部、高校レベルの数学を思い出していただく必要があります。また第5章以降は、Linuxの基礎知識をお持ちの方向けの「体験編」となっています。

目次(「BOOK」データベースより)

基礎編(ディープラーニングとは何か?/ディープラーニングが遂げた成果)/理論編(ディープラーニングを利用した画像認識/ディープラーニングアルゴリズムの学習方法)/体験編(Caffeを準備する/Caffeでディープラーニングを体感する)/付録

著者情報(「BOOK」データベースより)

武井宏将(タケイヒロマサ)
大学時代は数学を専攻し、位相幾何学(トポロジー)の研究に従事。2004年、日本ユニシス株式会社に入社。CAD/CAMシステムの開発に従事し、主に図形処理技術を担当。2011年より情報工学専攻の社会人大学院生として、データマイニングと3D形状検索の研究に従事。その後会社に戻り、現在は画像処理・点群処理・機械学習の研究開発業務に従事している。修士(数学)および修士(工学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

商品レビュー(5件)

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 3.33

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