直感 Deep Learning Python×kerasでアイデアを形にするレシピ

直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるＫｅｒａｓはＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのラッパーとして大人気のライブラリです。本書でもＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、ＡＩゲームプレイなどさまざまなモデルをＰｙｔｈｏｎとＫｅｒａｓで実装します。対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。ニューラルネットワークおよびＰｙｔｈｏｎ３の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。

目次 : １章　ニューラルネットワークの基礎/ ２章　ＫｅｒａｓのインストールとＡＰＩ/ ３章　畳み込みニューラルネットワーク/ ４章　ＧＡＮとＷａｖｅＮｅｔ/ ５章　単語分散表現/ ６章　リカレントニューラルネットワーク/ ７章　さまざまなディープラーニングのモデル/ ８章　ＡＩによるゲームプレイ/ ９章　総括/ 付録Ａ　ＧＰＵを考慮した開発環境の構築

【著者紹介】
アントニオ・グッリ : 検索エンジン、オンラインサービス、機械学習、情報検索、分析、クラウドコンピューティングの専門家。これまでヨーロッパの４つの異なる国で専門的な経験を積み、ヨーロッパとアメリカの６つの国でマネージャーを務めた。具体的には、出版業界（Ｅｌｓｅｖｉｅｒ）からポータルサイト（Ａｓｋ．ｃｏｍ）、通信業界（Ｔｉｓｃａｌｉ）、ハイテク産業の研究開発部門（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ）といった複数の分野でＣＥＯ、ＧＭ、ＣＴＯ、ＶＰ、ディレクター、サイトリーダーを務めた

サジット・パル : Ｅｌｓｅｖｉｅｒ　Ｌａｂｓの技術研究部長。研究コンテンツとメタデータを中心としたインテリジェントシステムの構築に従事。主な関心事は情報検索、オントロジー、自然言語処理、機械学習、分散処理。現在、ディープラーニングモデルを使用して画像の分類と類似性に取り組んでいる。以前はコンシューマーヘルスケア業界でオントロジーセマンティック検索、コンテンツターゲット広告、ＥＭＲデータ処理プラットフォームの構築をサポートしていた

大串正矢 : 株式会社カブク所属の機械学習エンジニア。業務では時系列データに対する異常検知に従事。奈良先端科学技術大学院大学で情報工学修士の学位を取得。ＩｎｔｅｒＳｐｅｅｃｈ　２０１３、ＰｙＣｏｎ　ＪＰ　２０１６、ＥｕｒｏＰｙｔｈｏｎ　２０１７で発表経験あり

久保隆宏 : ２００６年ＴＩＳ株式会社入社。業務コンサルタントとしてキャリアをスタートし、主に化学系メーカーでの業務改善、システム構築・運用・保守までを一貫して手がける。その後より現場を助ける提案を行うことを目的に戦略技術センターへ異動。現在は「人のための要約」を目指し、少ない学習データによる要約の作成・図表化に取り組む。論文のまとめを共有するａｒＸｉｖＴｉｍｅｓの運営など、技術の普及にも積極的に取り組む

中山光樹 : ２０１５年ＴＩＳ株式会社入社。入社後は、研究開発部門で自然言語処理の研究を担当。現在は、固有表現認識の研究に取り組む（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）