たのしくできる深層学習＆深層強化学習による電子工作 Ｃｈａｉｎｅｒ編
発売日：2020年3月
- ページ数
- １８７ｐ
- ISBN
- 978-4-501-33380-5
- 著者情報
- 牧野 浩二（マキノ コウジ）
博士（工学）。東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻、修了。職歴：株式会社本田技術研究所研究員。財団法人高度情報科学技術研究機構研究員。東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教。山梨大学大学院医学工学総合研究部工学域助教。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。これまでに地球シミュレータを使用してナノカーボンの研究を行い、ＡｒｄｕｉｎｏやＬＥＧＯを使ったロボットの授業や研究を行った。マイコンからスーパーコンピュータまでさまざまなプログラム経験を持つ。最近は深層学習に興味を持ち、深層学習とマイコンを連携させたフィジカルコンピューティングを行っている
西〓 博光（ニシザキ ヒロミツ）
博士（工学）。豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士課程電子・情報工学専攻、修了。職歴：山梨大学大学院医学工学総合研究部助手。国立台湾大学電機情報学院客員研究員。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。主に、音声情報処理の研究に取り組んでおり、特に、音声認識（雑音を含む音声の音声認識）や音声検索技術を活かしたノートテイキングや技術伝承支援の研究に従事している。近年では、深層学習を用いた文字認識や生体情報処理にも興味を持ち、さまざまなメディアに対する知能情報処理の研究も行っている
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商品説明
電子工作と深層学習・深層強化学習が同時に学べる入門書。初めてでも大丈夫。いろいろ試しながらマスターしよう。
目次
深層学習の準備をしよう
Ｃｈａｉｎｅｒによる深層学習の基本
ＣｈａｉｎｅｒＲＬによる深層強化学習の基本
電子工作の準備をしよう
Ａｒｄｕｉｎｏの基本
パソコンとＡｒｄｕｉｎｏの通信
深層学習との連携―ディープニューラルネットワーク
深層学習でお札の分類―ディープニューラルネットワーク
深層学習で画像認識―畳み込みニューラルネットワーク
深層学習でジェスチャーを分類―リカレントニューラルネットワーク
深層強化学習で手順を学ぶ
深層強化学習でボールアンドビーム
付録Ａ Ａｒｄｕｉｎｏと電子パーツの購入
付録Ｂ パーツリスト
商品詳細
- 出版社名
- 東京電機大学出版局
- サイズ
- ２６ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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