動かして学ぶAI・機械学習の基礎 TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ

Laurence Moroney

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784873119809
ISBN 10 : 4873119804
フォーマット
発行年月
2022年06月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
384p;24

内容詳細

人工知能研究の第一人者であるAndrew Ngとともに、TensorFlowの開発と普及に尽力し、Coursera教材を共同で作成したり、人気の高い講座をいくつも担当するなど、機械学習の教育に長年携わってきた著者による、とてもわかりやすい実践的な入門書です。AIや機械学習の初学者がゼロから学んでいけるように、コードをステップバイステップで解説し、Google Colabで実際に動かしながら理解を深める実践的なアプローチを取っています。Web、モバイル、クラウド、組み込み向けの豊富な具体例を通して、TensorFlowの基本知識、モデル構築の勘所、画像からの特徴量検出、自然言語処理、公開データの活用、モデルを使用するAndroidやiOSアプリの作成、Webおよびクラウド上へのモデルのデプロイといった実践的な知識とテクニックを習得することができます。

目次 : 第1部 モデルの構築(TensorFlowの概要/ コンピュータビジョン入門/ 基礎からの発展:画像の特徴量検出/ TensorFlow Datasetsを使った公開データセットの利用/ 自然言語処理入門 ほか)/ 第2部 モデルの使用(TensorFlow Liteの紹介/ AndroidアプリでTensorFlow Lite/ iOSアプリでTensorFlow Lite/ TensorFlow.jsの紹介/ TensorFlow.jsによるコンピュータビジョンのためのコーティング技法 ほか)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

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  • 卓球療法士K さん

    機械学習は 答え+データ ⇒ 機械学習 ⇒ ルール

  • kabokawakabo さん

    keras(tensorflow)の使い方を簡単に説明し、応用編としてwebやネイティブにロードする方法の概要を学べる。 「python以外でどう動かすか」を気になっていたのでためになった。世にあるアプリはAPI叩くのが多そうだと思っていたが、Unityのアセット同様にモデルを適切にロードする技術もあるらしいとほんのり知れた。(本の中ではネイティブはアプリに組み込む方法のみだが) AIフレームワークの知識0から読むには難しいだろうと思った。訳者の注釈に助けられた部分も多かった(ジョークとか)。

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