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物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング チーム・カルポ(著/文) - 秀和システム
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物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング 第2版

B5変型判
584ページ
定価 3,200円+税
ISBN
9784798063546
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
2020年9月26日
最終更新日
2021年2月15日
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紹介

Pythonのライブラリの1つであるTensorFlowは、ディープラーニングを支える数学的な各種理論を学ぶのに最適なライブラリです。しかし、TensorFlowは学習に必要な計算式を開発者が自ら組み立てねばならないという少し高めのハードルがあります。本書は、TensorFlow2のライブラリを取り上げ、ディープラーニングの基礎理論から2次元フィルター、転移学習、時系列データ、自然言語処理などを楽しく学べる入門書です。

1章 ディープラーニングとは
2章 開発環境のセットアップとPythonの基礎
3章 ディープラーニングの数学的要素
4章 ニューラルネットワークの可動部(勾配ベースの最適化)
5章 ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)
6章 画像認識のためのディープラーニング
7章 一般物体認識のためのディープラーニング
8章 人間と機械のセマンティックギャップをなくす試み
9章 ジェネレーティブディープラーニング
10章 OpenCVによる「物体検出」

目次

1章 ディープラーニングとは
2章 開発環境のセットアップとPythonの基礎
3章 ディープラーニングの数学的要素
4章 ニューラルネットワークの可動部(勾配ベースの最適化)
5章 ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)
6章 画像認識のためのディープラーニング
7章 一般物体認識のためのディープラーニング
8章 人間と機械のセマンティックギャップをなくす試み
9章 ジェネレーティブディープラーニング
10章 OpenCVによる「物体検出」

旧版ISBN
9784798056531
上記内容は本書刊行時のものです。