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改訂TensorFlow対応版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング 牧野浩二(著/文) - CQ出版
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改訂TensorFlow対応版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング (カイテイテンサーフロータイオウバン サンスウアンドラズパイカラハジメルディープラーニング) CNN/RNN/AE/DQNで画像・音声・データ分析 (シーエヌエヌアールエヌエヌアーイーディキュウエヌデガゾウオンセイデータブンセキ)

コンピュータ
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発行:CQ出版
B5判
304ページ
定価 2,800円+税
ISBN
978-4-7898-4520-5   COPY
ISBN 13
9784789845205   COPY
ISBN 10h
4-7898-4520-6   COPY
ISBN 10
4789845206   COPY
出版者記号
7898   COPY
Cコード
C3055  
3:専門 0:単行本 55:電子通信
出版社在庫情報
不明
書店発売日
登録日
2023年2月15日
最終更新日
2023年2月17日
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紹介

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.

目次

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.

☆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CNN①…手書き認識

◎画像の収集や学習を体験
●第2章 画像向きCNN②…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RNN①…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RNN②…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

上記内容は本書刊行時のものです。