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いちばんやさしい ディープラーニング入門教室

谷岡広樹

Product Details

ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784800711878
ISBN 10 : 4800711878
Format
Books
Publisher
Release Date
February/2018
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

豊富な図解とイラストで超わかる!必須の基礎理論とPythonによる実装を、TensorFlowとKerasでやさしく学べます。AI開発に挑戦したい理系学生、スキルアップで上を目指すエンジニア。基礎数学もフォロー!機械学習の初学者に最良の入門書!“文字認識”“画像認識”“自然言語処理”の演習で、ニューラルネットワークの基本がしっかり身につきます。

目次 : 1 ディープラーニングと機械学習/ 2 Pythonの準備と基本文法/ 3 ディープラーニングの体験/ 4 ニューラルネットワークの基礎/ 5 畳み込みニューラルネットワーク/ 6 ディープラーニングの応用

【著者紹介】
谷岡広樹 : 1973年徳島県生まれ。1997年に千葉大学を卒業し、2004年に信州大学大学院工学系研究科博士前期課程修了。2008年信州大学大学院総合工学系研究科博士後期課程修了。博士(工学)。1997年4月より国内IT企業でソフトウェアエンジニア、研究開発マネージャーを経て、2016年4月より徳島大学情報センター助教。情報検索、機械学習、自然言語処理などに興味あり、対話システム、スポーツデータ、医療情報等、情報検索や機械学習を応用した研究開発を行っている。情報処理学会、人工知能学会、言語処理学会、IEEE、ACM各会員

康〓 : 1983年中国の遼寧省生まれ。2006年に東北大学(中国)を卒業し、2009年に北京郵電大学大学院情報工学研究科修了。2013年徳島大学大学院工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)、2014年4月より同済大学電子情報工学科ポスドク研究員、2015年4月より徳島大学国際連携教育センターの助教を経て、2015年12月より、徳島大学大学院理工学研究部助教。自然言語処理、感情計算、強化学習系、深層言語モデルなどに興味あり、会話ロボットに自己概念認識の知能を獲得させる研究を行っている。電子情報通信学会、IEEE各会員(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)

(「BOOK」データベースより)

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • サンセット

    2018年の本だけど今ではKerasがTensorFlowの中に取り込まれていて、既に内容は少し古い。文章は易しいけど浅いので、分かりやすくはないと思う。小さくて足が遅いのが猫、大きくて速いのが犬と分類しようとしても、例外的な犬は分類できないことがあるが、ニューラルネット(多層パーセプトロン)だとそうしたXOR問題も分類できる。3次元データも入力できるのが深層畳み込みNN。出力を要約する方法として、最大プーリングやL2ノルムプーリングがある。ドロップアウトでは共適応(過学習の原因の一つ)を防げる。

  • tarte

    DL初学者のため入門として相応しいかは判断しかねるが、線形回帰、ビット演算あたりの知識があればサクサク読めると思う。BERTやAttentionもざっくり学べるので、DL学習のとっかかりとしては良いのではないか。

  • yorip

    Seq2seqとAttentionについて扱っているのかと思ったが、紹介程度で詳しくは書かれていなかったのが残念。いちばんやさしいかどうかも疑問

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