現場で使える！ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ開発入門 Ｋｅｒａｓによる深層学習モデル構築手法
発売日：2018年4月
- ISBN
- 978-4-7981-5412-1
- 著者情報
- 太田 満久（オオタ ミツヒサ）
１９８３年東京都生まれ。名古屋育ち。京都大学基礎物理学研究所にて素粒子論を専攻し、２０１０年に博士号を取得。同年データ分析事業のブレインパッド社に新卒として入社。最新技術の調査・検証を担当。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ Ｕｓｅｒ Ｇｒｏｕｐ Ｔｏｋｙｏオーガナイザ。Ｇｏｏｇｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ Ｅｘｐｅｒｔ（Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）。日本ディープラーニング協会試験委員
須藤 広大（スドウ コウダイ）
１９９１年神奈川県生まれ。１年間の世界放浪のあと、奈良先端科学技術大学院大学で自然言語処理学を専攻し、情報工学修士を取得。新卒でブレインパッド社に入社し、機械学習エンジニアとして、深層学習に関連した分析・開発案件に携わる
黒澤 匠雅（クロサワ タクマ）
２０１７年、データ分析専業のブレインパッド社に新卒として入社。２０１８年、東京理科大学大学院にて博士号を取得
小田 大輔（オダ ダイスケ）
１９８０年福岡県生まれ。九州芸術工科大学音響設計学科卒業後、ゲーム制作会社にて楽曲・コンテンツ制作からゲームプログラミングまで幅広い業務担当を経て、ブレインパッド社に入社。マーケティングやデータ・コンサルティングを始めとする数多くの分析プロジェクトに従事したあと、主にＡＩ関連技術のプロジェクトへの応用・調査を担当
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商品説明
畳み込みニューラルネットワークで実践する画像を用いた深層学習モデルの構築。Ｊｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ形式、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ１．５対応。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの導入から、高レベルＡＰＩであるＫｅｒａｓを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、エンジニア向けの入門書。
【本書の特徴】
２０１５年１１月にＧｏｏｇｌｅがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（テンソルフロー）」は、
多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。
本書は、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの導入から、高レベルＡＰＩであるＫｅｒａｓを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、
エンジニア向けの入門書です。 第１部の基本編では、深層学習とＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、Ｋｅｒａｓの基礎について解説し、
第２部の応用編では画像処理における応用的なモデルのＫｅｒａｓを使った実装方法を解説します。
特に、第２部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗやＫｅｒａｓの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。
【対象読者】
深層学習に入門したいエンジニア
第１部 基本編
第１章 機械学習ライブラリＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓ
第２章 開発環境を構築するる
第３章 簡単なサンプルで学ぶＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本
第４章 ニューラルネットワークとＫｅｒａｓ
第５章ＫｅｒａｓによるＣＮＮの実装
第６章 学習済みモデルの活用
第７章 よく使うＫｅｒａｓの機能
第２部 応用編
第８章 ＣＡＥを使ったノイズ除去
第９章 自動着色
第１０章 超解像
第１１章 画風変換
第１２章 画像生成
(「近刊情報」より)
目次
第１部 基本編
第１章 機械学習ライブラリＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓ
第２章 開発環境を構築する
第３章 簡単なサンプルで学ぶＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本
第４章 ニューラルネットワークとＫｅｒａｓ
第５章 ＫｅｒａｓによるＣＮＮの実装
第６章 学習済みモデルの活用
第７章 よく使うＫｅｒａｓの機能
第２部 応用編
第８章 ＣＡＥを使ったノイズ除去
第９章 自動着色
第１０章 超解像
第１１章 画風変換
第１２章 画像生成
商品詳細
- 出版社名
- 翔泳社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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