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Python,TensorFlowで実践する深層学習入門
しくみの理解と応用
世界7カ国語に翻訳された入門書. 理論,必要最小限の数式,プログラムコード,視覚的な説明を組合わせて深層学習を包括的に解説.
著者 |
J. Krohn
著 鈴木 賢治 監訳 清水 美樹 訳 |
---|---|
ジャンル |
情報科学
|
シリーズ |
DIGITAL FOREST
|
出版年月日 | 2022/09/13 |
書店発売日 | 2022/09/13 |
ISBN | 9784807920389 |
判型・ページ数 | B5 ・ 304ページ |
定価 | 3,960円(本体3,600円+税) |
在庫 | 在庫あり |
世界7カ国語に翻訳された深層学習入門書,日本上陸!
理論,必要最小限の数式,プログラムコード,そして視覚的な説明を組合わせて深層学習を包括的に解説した入門書.
イラストを多用し,随所でいろいろな深層学習のコード例を具体的に結果を確認しながら紹介する.
本文中のQRで示した“関連するWebサイト”一覧はこちら
理論,必要最小限の数式,プログラムコード,そして視覚的な説明を組合わせて深層学習を包括的に解説した入門書.
イラストを多用し,随所でいろいろな深層学習のコード例を具体的に結果を確認しながら紹介する.
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目 次
第Ⅰ部 深層学習の成立と発展
第1章 生物の視覚とマシンビジョン
第2章 人間の言葉とマシンランゲージ
第3章 マシン・アート
第4章 ゲームをするマシン
第Ⅱ部 基礎理論のしくみと理解
第5章 手探りでコードを書いてみる
第6章 ホットドッグ判別用パーセプトロン
第7章 人工ニューラルネットワーク
第8章 深層ニューラルネットワークを学習する
第9章 深層ニューラルネットワークの改良
第Ⅲ部 実践で学ぶ深層学習の応用
第10章 マシンビジョン
第11章 自然言語処理
第12章 敵対的生成ネットワーク
第13章 深層強化学習
第Ⅳ部 あなたとAI
第14章 自分自身の深層学習プロジェクトへ
第Ⅴ部 付録
付録A ニューラルネットワークの公式な表記法
付録B バックプロパゲーション
付録C PyTorch
第Ⅰ部 深層学習の成立と発展
第1章 生物の視覚とマシンビジョン
第2章 人間の言葉とマシンランゲージ
第3章 マシン・アート
第4章 ゲームをするマシン
第Ⅱ部 基礎理論のしくみと理解
第5章 手探りでコードを書いてみる
第6章 ホットドッグ判別用パーセプトロン
第7章 人工ニューラルネットワーク
第8章 深層ニューラルネットワークを学習する
第9章 深層ニューラルネットワークの改良
第Ⅲ部 実践で学ぶ深層学習の応用
第10章 マシンビジョン
第11章 自然言語処理
第12章 敵対的生成ネットワーク
第13章 深層強化学習
第Ⅳ部 あなたとAI
第14章 自分自身の深層学習プロジェクトへ
第Ⅴ部 付録
付録A ニューラルネットワークの公式な表記法
付録B バックプロパゲーション
付録C PyTorch
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