内容紹介（JPROより）

【本書の概要】
本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、深層学習の基本、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。
ニーズの高い、人気の深層学習モデルを利用した画像処理モデルの構築方法を解説しています。
最終章では転移学習という手法を用いた画像認識モデルの作成と、Google Cloud Platform（GCP）にデプロイする手法を解説しています。

【読者対象】
人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者


【著者】
木村優志（きむら・まさし）
博士（工学）。ATR-trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。
株式会社アイデミー　技術顧問。

内容紹介（「BOOK」データベースより）

本書は、深層学習の開発環境の準備とＰｙｔｈｏｎの基本、深層学習の基本、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。ニーズの高い、深層学習を利用した画像処理の開発手法を解説しています。最終章では転移学習という手法を用いた画像認識モデルの作成と、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ（ＧＣＰ）にデプロイする手法を解説しています。

目次（「BOOK」データベースより）

ＰＲＯＬＯＧＵＥ　開発環境の準備／１　Ｐｙｔｈｏｎ入門編（演算・変数・型／ｉｆ文／リスト型／辞書型／ｗｈｉｌｅ文／ｆｏｒ文／関数とメソッド／オブジェクトとクラス）／２　深層学習編（ＮｕｍＰｙと配列／ＰａｎｄａｓとＤａｔａＦｒａｍｅ／単純パーセプトロン／ディープラーニング入門／転移学習とＮｙａｎＣｈｅｃｋの開発）

著者情報（「BOOK」データベースより）

木村優志（キムラマサシ）
博士（工学）。ＡＴＲ-ｔｒｅｋ、富士通を経て、現在はＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ　Ｌａｂ．の代表として多数のＡＩ案件を手がける。株式会社アイデミー技術顧問（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）