たのしくできる深層学習＆深層強化学習による電子工作 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ編
発売日：2021年6月
- ページ数
- ２４１ｐ
- ISBN
- 978-4-501-33440-6
- 著者情報
- 牧野 浩二（マキノ コウジ）
博士（工学）。学歴：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
西崎 博光（ニシザキ ヒロミツ）
博士（工学）。学歴：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、音声言語情報処理の研究に取り組んでおり、特に、音声認識（リアルタイム音声認識システム、雑音を含む音声の音声認識）や環境音認識、音声対話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、スマート農業にも興味を持ち、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
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ深層学習・深層強化学習×Ａｒｄｕｉｎｏ電子工作。深層学習・深層強化学習と電子工作を連携してお札の分類やボールアンドビームの製作などにチャレンジしてみよう。
目次
深層学習の準備をしよう
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによる深層学習の基本
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ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
深層学習で距離計測―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
深層教科学習でボールアンドビーム
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
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