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算数&ラズパイから始める ディープ・ラーニング 牧野 浩二 西崎 博光(著/文) - CQ出版
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算数&ラズパイから始める ディープ・ラーニング (サンスウラズパイカラハジメルディープラーニング) 重要CNN/RNN/AE/DQNで画像/音声/データ分析 (ジュウヨウシーエヌエヌアールエヌエヌエ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)

工業・工学
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発行:CQ出版
B5判
208ページ
定価 2,600円+税
ISBN
978-4-7898-4706-3   COPY
ISBN 13
9784789847063   COPY
ISBN 10h
4-7898-4706-3   COPY
ISBN 10
4789847063   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
2018年7月2日
最終更新日
2018年7月2日
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紹介

「手持ちのパソコン+筆者提供プログラム」でディープ・ラーニングを体験できます.算数でしくみを,シンプル例題でプログラムを理解してもらいます.
※本書はInterface2017年8月号に加筆・再編集したものです.

目次

★目次


●インストールや実験の動画を用意しました
●実験用プログラムあります


☆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

◎気合と根性で乗り来る
●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
(ラズパイやGPUは無くてもPCだけでいろいろ試せます)

◎性能が良さそうで日本語解説もある
●第1章 開発環境にChainerを選んだ理由

◎この章は必読
●第2章 Chainerのインストール1…Windows/Linux/Mac共通

◎たいていの人はこっちから
●第3章 Chainer のインストール2…Windows上にLinux

◎GPU ボードを持っているならぜひ
●第4章 Chainerのインストール3…Windows OSかつGPUボード搭載の場合

◎定番サンプルで
●第5章 Chainerが正しくインストールできたことを確かめる

◎カード・サイズで数十グラム!あちこちで人工知能を動かすならコレ!
●第6章 ラズベリー・パイの準備

◎無くても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
●第7章 GPU ボードの設定1…Windows OS編

◎ベテラン向き
●第8章 GPU ボードの設定2…Linux OS編

●Appendix 1 番外編…Linux OS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
(第3部を読み飛ばして第4部から始めてもいろいろ試せます)

◎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)

◎My ペット判定や果物の出荷検査に
●第3章 体験③…画像認識2(本物/ニセ物)

◎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

◎基本メカニズムを身体で理解する!答え一発Excel付き
●第2章 算数で解きほぐす

◎ツールChainer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

◎ここまでく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…手描き認識

◎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AE①…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AE」
●第6章 音声/画像生成向きAE②…筆跡生成


☆第6部 未来コレクル!自動運転や対戦AIのもと ディープQネットワーク

●APPENDIX1 ディープQネットワークをマスタした方がイイ!その理由

◎未来への一歩
●第1章 ステップ1…もととなるQラーニングの仕組み

◎やっぱ数式は近道!
●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進め!
●第4章 ステップ4…プログラミングで理解するディープQネットワーク

◎ついに人間と対決!
●第5章 ディープQネットワーク総仕上げ…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。