TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門 (impress top gear)
発売日：2018年2月
- ISBN
- 978-4-295-00318-2
- 著者情報
- 新村 拓也（シンムラ タクヤ）
シーエイトラボ株式会社代表取締役。シンギュラリティ株式会社取締役ＣＴＯ。１９９０年鹿児島県生まれ、鹿児島県育ち。２０１４年東京大学工学部精密工学科卒業。大学では自然言語処理を専門とし、ＳＮＳの投稿データと位置情報を用いた研究を行う。在学中の２０１３年１１月にシーエイトラボ株式会社を設立、代表取締役に就任。２０１６年７月にシンギュラリティ株式会社を設立、取締役ＣＴＯに就任。機械学習はもちろんデータマイニング全般のコンサルティングから開発を手掛ける。２０１５年１２月に「ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ勉強会」を立ち上げ、のちに「ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗＵｓｅｒＧｒｏｕｐ」と合流。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの活用方法について様々なところで講演を行なっている
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商品説明
ニューラルネットワークの基礎、CNNやRNNはもちろん、転移学習を用いたキャプション生成までを1冊に凝縮! データ整形からモデル構築までをステップ・バイ・ステップで解説。
本書は、深層学習をこれから勉強するにあたり実装だけではなく深層学習の構造も学びたい方、チュートリアルに掲載されているものよりも詳細な内容を知りたい方を対象に書かれています。
Pythonによる基本的なプログラミング知識を前提とするので、そうした部分が曖昧な方は他の書籍と合わせて読むことをお勧めします。
また、本書はTensorFlowのラッパーであるKerasやtf.kerasパッケージは用いません。後半ではハイレベルなAPIを用いますが、前半はTensorFlowの低レベルなAPIを用いて解説することで、内部構造についてより理解を深めてもらうような構成をとっています。
目次
第１章 ニューラルネットワークと深層学習（機械学習
教師あり学習・教師なし学習 ほか）
第２章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ入門―計算グラフと手書き数字認識（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとは？
計算グラフとＤｅｆｉｎｅ ａｎｄ Ｒｕｎ ほか）
第３章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗをもう少し入門―ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄ、ＣＮＮ、モデルの保存（可視化ツールＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄ
ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄの見方 ほか）
第４章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗでＲＮＮ―時系列情報および自然言語の扱い（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗにおけるＲＮＮ実装 ほか）
第５章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗでニューラルイメージキャプショニング（画像キャプショニング
画像キャプショニングのためのデータセット ほか）
商品詳細
- シリーズ名
- ｉｍｐｒｅｓｓ ｔｏｐ ｇｅａｒ
- 出版社名
- インプレス
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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