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「TensorFlow」「Chainer」「Keras」…深層学習の基礎知識
「ディープ・ラーニング」 ガイドブック
I/O編集部編
2017年10月21日発売   A5判  144ページ 定価 \2,052(本体 \1,900)
   ISBN978-4-7775-2032-9 C3004 \1900E
 各分野で「人工知能」(AI)が話題になり、その方法として、「ディープ・ラーニング」が注目されています。
 数学的には難しい「ディープ・ラーニング」ですが、そのためのツールが続々と登場しています。

 「ディープ・ラーニング」を使う方法としては、プログラミングの不要な「GUI型」、学習済みモデルを使う「API型」、柔軟に自作のモデルに組み込むことができる「ライブラリ型」などがあります。

 このうち、「ライブラリ型」については、Google製の「TensorFlow」や日本企業であるPreferred Networks製の「Chainer」、ソニー製の「Neural Network Libraries」など、2015年の後半からさまざまな「フレームワーク」(ライブラリ)の提供が始まっています。

 本書では、「ディープ・ラーニング」に関する基礎知識に加え、環境構築の方法、さらに「TensorFlow」「Chainer」「Keras」など代表的なライブラリの活用方法など解説しています。
■ 主な内容 ■

1章「ディープラーニング」とは何か

[1-1] 「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」とは?

[1-2] 「ディープラーニング」が脚光を浴びる理由

 

2章「ディープラーニング」の開発環境

[2-1] GUI型

[2-2] API型

[2-3] ライブラリ型

 

3章 「ディープラーニング」の開発に必要なもの

[3-1] 「開発環境」の構築方法

[3-2] 「Docker」のインストール

[3-3] 「Docker」を使って10分で「ディープラーニング」の環境を構築

 

4章 「Python」を使って『機械学習』を学ぶための環境構築

[4-1] 「Windows」での環境構築

[4-2] 「Mac」での環境構築

 

5章 TesnsorFlow

[5-1] 「TensorFlow」を算数で学ぶ

[5-2] WindowsのAnaconda環境に「Tensorflow 1.0」をインストール

 

 

6章 「Chainer」で始める「ニューラル・ネットワーク」

[6-1] 「Chainer」の特長

[6-2] 「ニューラル・ネットワーク」の仕組み

[6-3] 「Chainer」による実装

 

7章 Keras

[7-1] ディープラーニングをすぐに試せるライブラリ「Keras」

[7-2] 「手書き文字」のデータセットを用いて、数字の多クラス分類

 

8章 その他の機械学習

[8-1] ソニーのディープ・ラーニング用ライブラリ「Neural Network Libraries」

[8-2] 「音の波形」と「ニューラル・ネットワーク」

 

9章 強化学習

[9-1] 「強化学習」と「OpenAI」

[9-2] OpenAI「Universe」でする「Atari Pong」の強化学習

[9-3] CPUで気軽に「強化学習」(DeepMind A3C)

 

10章「機械学習モデル」の実装における、「テスト」

[10-1] 「テスト」の必要性

[10-2] 「機械学習」モデルの設計

[10-3] 「機械学習モデル」の「テスト」

 

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