算数＆ラズパイから始めるディープ・ラーニング「改訂ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ版」

データサイエンスとは、データを用いて何らかの有益な知見を得ようとするアプローチのことで、その技術領域は広範囲におよびます。本シリーズでは、製造現場の課題を解決するためのデータ分析、収集、加工、保存、表示する技術を中心に紹介します。これらの技術を実装するには、信号処理や人工知能、ネットワーク、ウェブなど多様なプログラミング技術が求められるので、できるだけ手を動かして体験できるよう、サンプル・プログラムやその解説に重点を置きました。

本書では，ディープ・ラーニング技術の基礎知識と，それをどのように「動くプログラム」に落とし込むのかについて，ステップ・バイ・ステップで解説しています．また，ラズベリー・パイなる小型コンピュータ・ボードで動かす方法についても解説しています．

目次

2018年発刊の同タイトル(ボード・コンピュータ・シリーズ)ではフレームワークにChainer を使っていました．今回はTensorFlowに対応しました．内容は同一です．

☆目次

◎プログラミングができなくても大丈夫!
●はじめに　自宅で1人で試して合点

◎全プログラム付きですぐに
●本書の歩き方

☆第1部　ディープ・ラーニングの世界へようこそ

◎個人でもスゴいことがアイディア次第!
●第1章　できるようになること

◎画像/データ分析/音声…得意分野丸見え!
●第2章　必修の3大アルゴリズム

◎ディープ・ラーニングの長所
●第3章　音声や画像処理の知識がなくても大丈夫

☆第2部　ラズパイ&PC試すための準備

◎Googleが作っているフレームワーク
●第1章　開発環境にTensorFlowを選んだ理由

◎ディープ・ラーニングのフレームワーク
●第2章　TensorFlowのインストール

◎お手軽Python環境
●第3章　Anacondaのインストール

◎サンプル・プログラムを使った
●第4章　TensorFlowの動作確認

◎OS，TensorFlow，TS-Agentsのインストール
●第5章　ラズベリー・パイの準備

なくても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
●第6章　GPUボードの設定WindowsOS編

●Appendix　番外編…LinuxOSのPCを作る

☆第3部　持ってる人はココから…ラズパイで体験

◎エンジン音で車種判定やMyロボの異常検知などに
●第1章　体験１…音でお菓子認識

◎画像処理を知らなくてもOK! きのことたけのこを判別してみる
●第2章　体験２…画像認識1(お菓子の種類

◎ペットの判定や果物の出荷検査に
●第3章　体験３…画像認識2(本物/偽物)

◎第6部で解説する自動運転や対戦AIのもとをまずは
●第4章　体験４…迷路脱出

◎スマート・ス　ほか

本の帯に関して

帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。

版・表紙について

版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。