改訂 TensorFlow版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング
9784789845205
| web販売価格 : | ￥3,080(税込) 注文受付単位：1 |
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| 送料区分 : | 宅配便(ヤマト運輸) |
| メーカー : | CQ出版社 |
| 商品コード : | N4L115 |
| 品名／型番 : | 改訂 TensorFlow版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング / 9784789845205 |
| 登録日 : | 2023.4.21 |
概要
※2018年発刊の同タイトル(ボード・コンピュータ・シリーズ)ではフレームワークにChainerを使っていました。今回はTensorFlowに対応しました。内容は同一です。
2014年くらいから注目を集めるディープ・ラーニングは、画像認識、翻訳、音声認識など、さまざまな場面で利用されています。省人化、無人化、ロボット化の鍵となる技術で、世界中のエンジニアに研究、利用されています。もちろん皆さんのスマホにもディープ・ラーニング技術は多数、利用されています。
本書では、ディープ・ラーニング技術の基礎知識と、それをどのように「動くプログラム」に落とし込むのかについて、ステップ・バイ・ステップで解説しています。また、ラズベリー・パイなる小型コンピュータ・ボードで動かす方法についても解説しています。
本書で扱うDNN、RNN、CNN、AEは、ディープ・ラーニングの基礎的な技術です。これから仕事で人工知能を扱うエンジニアには必須の知識です。
【ご注意ください！】
こちらの商品は店舗取扱い品の為、在庫数がリアルタイムで変動しています。
在庫状況によりご購入希望の数量をご用意出来ない場合があります。
ご購入前に在庫数の確認ご希望の方は下記「問合せフォーム」から連絡お願いします。
▼問合せフォーム
https://eleshop.jp/shop/contact/contact.aspx?goods=N4L115
2014年くらいから注目を集めるディープ・ラーニングは、画像認識、翻訳、音声認識など、さまざまな場面で利用されています。省人化、無人化、ロボット化の鍵となる技術で、世界中のエンジニアに研究、利用されています。もちろん皆さんのスマホにもディープ・ラーニング技術は多数、利用されています。
本書では、ディープ・ラーニング技術の基礎知識と、それをどのように「動くプログラム」に落とし込むのかについて、ステップ・バイ・ステップで解説しています。また、ラズベリー・パイなる小型コンピュータ・ボードで動かす方法についても解説しています。
本書で扱うDNN、RNN、CNN、AEは、ディープ・ラーニングの基礎的な技術です。これから仕事で人工知能を扱うエンジニアには必須の知識です。
【ご注意ください！】
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詳細
●牧野 浩二,西崎 博光 ／ 共著
●サイズ：B5判
●ページ数：304ページ
【目次】
プログラミングができなくても大丈夫!
はじめに 自宅で1人で試して合点
全プログラム付きですぐに
本書の歩き方
第1部 ディープ・ラーニングの世界へようこそ
個人でもスゴいことがアイディア次第!
第1章 できるようになること
画像/データ分析/音声…得意分野丸見え!
第2章 必修の3大アルゴリズム
ディープ・ラーニングの長所
第3章 音声や画像処理の知識がなくても大丈夫
第2部 ラズパイ&PC試すための準備
Googleが作っているフレームワーク
第1章 開発環境にTensorFlowを選んだ理由
ディープ・ラーニングのフレームワーク
第2章 TensorFlowのインストール
お手軽Python環境
第3章 Anacondaのインストール
サンプル・プログラムを使った
第4章 TensorFlowの動作確認
OS，TensorFlow，TS-Agentsのインストール
第5章 ラズベリー・パイの準備
なくても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
第6章 GPUボードの設定WindowsOS編
Appendix 番外編…LinuxOSのPCを作る
第3部 持ってる人はココから…ラズパイで体験
エンジン音で車種判定やMyロボの異常検知などに
第1章 体験(1)…音でお菓子認識
画像処理を知らなくてもOK! きのことたけのこを判別してみる
第2章 体験(2)…画像認識1(お菓子の種類)
ペットの判定や果物の出荷検査に
第3章 体験(3)…画像認識2(本物/偽物)
第6部で解説する自動運転や対戦AIのもとをまずは
第4章 体験(4)…迷路脱出
スマート・スピーカや自動操縦に
第5章 体験(5)…話者認識
第4部 算数&プログラミング練習ステップ・バイ・ステップ
人間の脳に近い?! ニューラル・ネットワークをAND回路から
第1章 イメージでつかむ!ディープ・ラーニング
基本原理を理解する!
第2章 算数で解きほぐすニューラル・ネットワーク
TensorFlowの使い方も覚えてしまおう
第3章 プログラミング・ステップ1…最小構成ニューラル・ネットワーク
いろいろなパターンを試して腕みがき
第4章 プログラミング・ステップ2…層数や入出力を増やす
ここまで来るといろいろできそう
第5章 プログラミング・ステップ3…突入!ディープ・ラーニング・ワールド
3大ディープ・ラーニングのさわりを体感してみる
第6章 プログラミング・ステップ4…初めての畳み込みニューラル・ネットワーク
第5部 画像/データ解析/音声…3大アルゴリズム体感
定番データセットの文字認識で体験
第1章 画像向きCNN(1)…手書き認識
画像の収集や学習を体験
第2章 画像向きCNN(2)…感情認識
「予測が得意」なアルゴリズムを体験
第3章 データ分析向きRNN(1)…値の未来予測
人間のアシスタントとして一大分野に発展するかも
第4章 データ分析向きRNN(2)…文章の自動生成
学習データが不要の便利なアルゴリズムを体験
第5章 音声/画像生成向きオートエンコーダ(1)…ノイズ・フィルタ
単純作業を劇的に減らせる可能性がある「変分オートエンコーダ」
第6章 音声/画像生成向きオートエンコーダ(2)…筆跡生成
第6部 自動運転や対戦AIのもと深層強化学習
プロローグ 深層強化学習をマスタした方がよい理由
未来への1歩
第1章 ステップ1…基となるQラーニングの仕組み
シンプルな迷路を例に
第2章 ステップ2…数式でひも解くQラーニング
「なんとなくわかってきた」からのステップアップ
第3章 ステップ3…プログラミングで理解するQラーニング
Qラーニングを理解したらいよいよ
第4章 ステップ4…プログラミングで理解する深層強化学習
ついに人間と対決！
第5章 深層強化学習総仕上げ…成長して強くなるAIづくり
●サイズ：B5判
●ページ数：304ページ
【目次】
プログラミングができなくても大丈夫!
はじめに 自宅で1人で試して合点
全プログラム付きですぐに
本書の歩き方
第1部 ディープ・ラーニングの世界へようこそ
個人でもスゴいことがアイディア次第!
第1章 できるようになること
画像/データ分析/音声…得意分野丸見え!
第2章 必修の3大アルゴリズム
ディープ・ラーニングの長所
第3章 音声や画像処理の知識がなくても大丈夫
第2部 ラズパイ&PC試すための準備
Googleが作っているフレームワーク
第1章 開発環境にTensorFlowを選んだ理由
ディープ・ラーニングのフレームワーク
第2章 TensorFlowのインストール
お手軽Python環境
第3章 Anacondaのインストール
サンプル・プログラムを使った
第4章 TensorFlowの動作確認
OS，TensorFlow，TS-Agentsのインストール
第5章 ラズベリー・パイの準備
なくても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
第6章 GPUボードの設定WindowsOS編
Appendix 番外編…LinuxOSのPCを作る
第3部 持ってる人はココから…ラズパイで体験
エンジン音で車種判定やMyロボの異常検知などに
第1章 体験(1)…音でお菓子認識
画像処理を知らなくてもOK! きのことたけのこを判別してみる
第2章 体験(2)…画像認識1(お菓子の種類)
ペットの判定や果物の出荷検査に
第3章 体験(3)…画像認識2(本物/偽物)
第6部で解説する自動運転や対戦AIのもとをまずは
第4章 体験(4)…迷路脱出
スマート・スピーカや自動操縦に
第5章 体験(5)…話者認識
第4部 算数&プログラミング練習ステップ・バイ・ステップ
人間の脳に近い?! ニューラル・ネットワークをAND回路から
第1章 イメージでつかむ!ディープ・ラーニング
基本原理を理解する!
第2章 算数で解きほぐすニューラル・ネットワーク
TensorFlowの使い方も覚えてしまおう
第3章 プログラミング・ステップ1…最小構成ニューラル・ネットワーク
いろいろなパターンを試して腕みがき
第4章 プログラミング・ステップ2…層数や入出力を増やす
ここまで来るといろいろできそう
第5章 プログラミング・ステップ3…突入!ディープ・ラーニング・ワールド
3大ディープ・ラーニングのさわりを体感してみる
第6章 プログラミング・ステップ4…初めての畳み込みニューラル・ネットワーク
第5部 画像/データ解析/音声…3大アルゴリズム体感
定番データセットの文字認識で体験
第1章 画像向きCNN(1)…手書き認識
画像の収集や学習を体験
第2章 画像向きCNN(2)…感情認識
「予測が得意」なアルゴリズムを体験
第3章 データ分析向きRNN(1)…値の未来予測
人間のアシスタントとして一大分野に発展するかも
第4章 データ分析向きRNN(2)…文章の自動生成
学習データが不要の便利なアルゴリズムを体験
第5章 音声/画像生成向きオートエンコーダ(1)…ノイズ・フィルタ
単純作業を劇的に減らせる可能性がある「変分オートエンコーダ」
第6章 音声/画像生成向きオートエンコーダ(2)…筆跡生成
第6部 自動運転や対戦AIのもと深層強化学習
プロローグ 深層強化学習をマスタした方がよい理由
未来への1歩
第1章 ステップ1…基となるQラーニングの仕組み
シンプルな迷路を例に
第2章 ステップ2…数式でひも解くQラーニング
「なんとなくわかってきた」からのステップアップ
第3章 ステップ3…プログラミングで理解するQラーニング
Qラーニングを理解したらいよいよ
第4章 ステップ4…プログラミングで理解する深層強化学習
ついに人間と対決！
第5章 深層強化学習総仕上げ…成長して強くなるAIづくり
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