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

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

【著者紹介】
牧野浩二 : 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 : 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（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）