基本情報
内容詳細
本書を読むことで、「ディープラーニングとは何か」「適用可能な問題とは」「その限界はどこにある?」を理解できます。
目次 : 1 ディープラーニングの基礎(ディープラーニングとは何か/ 予習:ニューラルネットワークの数学的要素/ 入門:ニューラルネットワーク/ 機械学習の基礎)/ 2 ディープラーニングの実践(コンピュータビジョンのためのディープラーニング/ テキストとシーケンスのためのディープラーニング/ 高度なディープラーニングのベストプラクティス/ ジェネレーションディープラーニング/ 本書のまとめ)
【著者紹介】
フランソワ・ショレ : Googleでディープラーニングに取り組んでいる。Kerasディープラーニングライブラリの作成者であると同時に、TensorFlow機械学習フレームワークのコントリビュータでもある。また、形式推論に対する機械学習の応用とコンピュータビジョンに焦点を合わせたディープラーニングの研究も行っている
巣籠悠輔 : 電通・Google NY支社勤務を経て、株式会社情報医療のCTOとして創業に参画。医療分野での人工知能活用を目指す。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018に選出(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
ユーザーレビュー
読書メーターレビュー
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翔 さん
読了日:2023/02/05
suzuki さん
読了日:2022/02/16
Koichiro Mori さん
読了日:2019/10/01
nishipy さん
読了日:2019/01/25
yyhhyy さん
読了日:2019/01/20
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