深層学習 & 深層強化学習による電子工作 Tensorflow編 たのしくできる

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

【著者紹介】
牧野浩二 : 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 : 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（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）