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PythonとKerasによるディープラーニング[FrancoisChollet]
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PythonとKerasによるディープラーニング
Francois Chollet

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商品基本情報

商品説明

【内容情報】(出版社より)
AIの大衆化ー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!

Pythonベース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。

本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディープラーニングの基本的な考えについて実践的な知識を養っていきます。
サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用しています。

Part 1では、ディープラーニングを大まかに紹介。機械学習とニューラルネットワークを囲む状況といくつかの定義を示し、取り組みを開始するために必要な概念を説明します。

第1章:人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングの基本的なコンテキストと予備知識を提供。
第2章:ディープラーニングに取り組むために必要な基本概念(テンソル、テンソル演算、勾配降下法、バックプロパゲーション)を紹介。
第3章:ディープラーニングフレームワークであるKerasの紹介。分類タスクと回帰タスクを処理する単純なニューラルネットワークの訓練と内部で何が起きているのかが理解できる。
第4章:機械学習の一般的なワークフローとよくある落とし穴・解決法を詳解。

Part 2では、ディープラーニングの実践的な応用例としてコンピュータビジョンと自然言語処理を詳しく見ていきます。サンプルの多くは、ディープラーニングを実務で使用するときに遭遇する問題を解決するためのテンプレートとして利用できます。

第5章:画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる。
第6章:テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法を実際に試してみる。
第7章:最先端のディープラーニングモデルを構築するための高度な手法を紹介。
第8章:画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、驚くほど芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介。
第9章:本書の総括。ディープラーニングの限界とその未来を予測。

本書を最後まで読めば、ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、その制限についてしっかり理解できるはずです。コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで、現実の幅広い問題にKerasを使用できるようになり、最高の短期集中コースとして活用できます。

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
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?」を理解できます。

【目次】(「BOOK」データベースより)
1 ディープラーニングの基礎(ディープラーニングとは何か/予習:ニューラルネットワークの数学的要素/入門:ニューラルネットワーク/機械学習の基礎)/2 ディープラーニングの実践(コンピュータビジョンのためのディープラーニング/テキストとシーケンスのためのディープラーニング/高度なディープラーニングのベストプラクティス/ジェネレーションディープラーニング/本書のまとめ)

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
ショレ,フランソワ(Chollet,Fran〓ois)
Googleでディープラーニングに取り組んでいる。Kerasディープラーニングライブラリの作成者であると同時に、TensorFlow機械学習フレームワークのコントリビュータでもある。また、形式推論に対する機械学習の応用とコンピュータビジョンに焦点を合わせたディープラーニングの研究も行っている

巣籠悠輔(スゴモリユウスケ)
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年にForbes 30 Under 30 Asia 2018に選出(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)

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