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Googleの「機械学習」システムのためのライブラリ
TensorFlowを使った 「ニューラル・ネットワーク」の構築法
高木 聡 著
2018年 8月20日発売   A5  192ページ 定価 \2,484(本体 \2,300)
   ISBN978-4-7775-2058-9 C3004 \2300E
 「TensorFlow」(テンソルフロー)とは、Googleがオープンソースで公開している「機械学習」や「深層学習」のための「ライブラリ」です。
 このような「TensorFlow」をはじめとした「深層学習」の開発ツールが数多く用意されている今、理論の知識が少ししかなくても「深層学習システム」を構築できます。

 本書は、「TensorFlow」をこれから勉強する方が、「TensorFlow」のコードを書きながら、
・理論を、浅く広く理解すること
・「TensorFlow」を使って「ニューラル・ネットワーク」を構築できること
を目指します。

 「ニューラル・ネットワーク」が何のことか分からないという人も、「TensorFlow」のコードを書いて確かめながら解説します。
■ 主な内容 ■

1章 「TensorFlow」開発環境の構築

·         開発環境

·         Windows」と「Ubuntu」のデュアルブート(Wubi」を使用)での開発環境

·         ディレクトリ単位の「Python仮想環境」構築

 

2章 「TensorFlow」のコードを通して学ぶ「深層学習」の原理

·         背景

·         「ニューラル・ネットワーク」の原理の入門の入門

·         「ニューラル・ネットワーク」の原理

·         「ニューラル・ネットワーク」はどう学習するか

·         「ニューラル・ネットワーク」は「任意の関数」を表現できる

 

3章 画像処理

·         初心者のための手書き数字認識

·         熟練者のための「手書き数字認識」(DeepMNIST)

·         「一般物体認識」で「イヌ」「ネコ」「車」を分類!(Inception-v3)

 

4 GPU環境構築

·         GPU」とは

·         Ubuntu」に「CUDA」をインストール

·         Ubuntu」に「cuDNN」をインストール

·         TensorFlow-GPU」のインストール

·         自分で作った「データセット」を使い認識させる!

 

5章 「TensorFlow」による「自然言語入門」の入門

·         RNN(再帰型ニューラル・ネットワーク)

·         word2vec

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