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ソニー開発のNeural Network Console入門 ー数式なし、コーディングなしのディープラーニング 足立 悠(著/文) - リックテレコム
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ソニー開発のNeural Network Console入門 ー数式なし、コーディングなしのディープラーニング

B5変型判
288ページ
定価 2,400円+税
ISBN
9784865941142
Cコード
C3055
専門 単行本 電子通信
出版社在庫情報
不明
書店発売日
登録日
2017年12月20日
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紹介

◆ドラッグ&ドロップ操作で◆
◆ビジュアルに体験学習◆◆

「数式が読めない」「コーディングは苦手」という一般SEや初学者の方々が本書の対象です。
①全結合型・②畳み込み・③再帰型のニューラルネットワークに話題を絞り、
気鋭のデータサイエンティストが丁寧に仕組みを解説。
さらに、ソニーが開発した無償のGUIツールを使って、
段階的にディープラーニングを体験学習。
「数式なし」で手法を理解し、「コーディングなし」で実装方法もわかるようになります。

目次

■1 AIの世界へようこそ
1.1 AIとデータサイエンス
1.2 機械学習
1.3 ニューラルネットワークからディープラーニングへ

■2 ディープラーニングの手法
2.1 ニューラルネットワーク
2.2 ディープラーニング
2.3 畳み込みニューラルネットワーク
2.4 再帰型ニューラルネットワーク

■3 AIツールとNeural Network Console
3.1 世界で普及するAIツール
3.2 Neural Network Console
3.3 NNCのインストール
3.4 NNCの操作画面

■4 初級:サンプルプロジェクトを実行してみよう!
4.1 ニューラルネットワークによる画像分類(1)
4.2 CNNによる画像分類(1)

■5 中級:新規プロジェクトを実行してみよう!
5.1 ニューラルネットワークによる画像分類(2)
5.2 CNNによる画像分類(2)
5.3 ネットワーク構造の最適化

■6 上級:オリジナル画像で実装してみよう!
6.1 データセットの作成
6.2 ネットワークの作成
6.3 データセットの選択
6.4 学習条件の設定
6.5 学習の実行
6.6 評価の実行

■7 上級:オリジナルデータで実装してみよう!
7.1 データの前処理
7.2 データセットの登録
7.3 ネットワークの作成
4.4 データセットの選択
7.5 学習条件の設定
7.6 学習の実行
7.7 評価の実行

■付録
A.1 NNC非対応OSのPCにNNCをインストール
A.2 機械学習を使って分類問題を解いてみよう!

参考文献・お勧め書籍

著者プロフィール

足立 悠  (アダチ ハルカ)  (著/文

メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。
ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、
両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。
過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事執筆したほか、国内各地でセミナー講師を務めてきた。
著書に『初めてのTensor Flow--数式なしのディープラーニング』(2017年11月・リックテレコム刊)がある。
多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人と評されている。
趣味は国内の城とダム巡り、お地蔵さんが密集している場所に佇むこと。

上記内容は本書刊行時のものです。