Python, Tensorflowで実践する深層学習入門 しくみの理解と応用 Digital Forest

深層学習は、さまざまな分野に変革をひき起こし、人工知能に新しい実用的な機能やかつてないほどの性能をもたらしている。本書は、この分野のテクニックを、ほかにはない直感的な解説で紹介するものである。わかりやすい図版とコードによって深層学習モデル構築の複雑さを一掃し、親しみやすく、楽しく学べる内容となっている。

目次 : 第１部　深層学習の成立と発展（生物の視覚とマシンビジョン/ 人間の言葉とマシンランゲージ　ほか）/ 第２部　基礎理論のしくみと理解（手探りでコードを書いてみる/ ホットドッグ判別用パーセプトロン　ほか）/ 第３部　実践で学ぶ深層学習の応用（マシンビジョン/ 自然言語処理　ほか）/ 第４部　あなたとＡＩ（自分自身の深層学習プロジェクトへ）/ 第５部　付録（ニューラルネットワークの公式な表記法/ バックプロパゲーション　ほか）

【著者紹介】
Jon・Krohn : 機械学習を用いた課題解決を提供するｕｎｔａｐｔ社のチーフデータサイエンティストである。Ａｄｄｉｓｏｎ‐Ｗｅｓｌｅｙ社では、“Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　ＬｉｖｅＬｅｓｓｏｎｓ”や“Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ＬｉｖｅＬｅｓｓｏｎｓ”など、Ｊｏｎの作成した一連のビデオ講座を開設しており、好評を得ている。ＪｏｎはＮＹＣデータサイエンスアカデミーで深層学習の授業を担当し、同様の科目でコロンビア大学でも客員で講義をもっている

Grant・Beyleveld : ｕｎｔａｐｔ社のデータサイエンティストで、深層学習を用いた自然言語処理を担当している。ニューヨーク市にあるマウントサイナイアイカーン医科大学附属病院でウイルスとその宿主との関係を研究し、生物医科学の博士号を取得した。Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｔｕｄｙ　Ｇｒｏｕｐの創設者の一人である

Agla´e・Bassens : パリ在住のベルギー人画家である。オックスフォード大学のラスキン美術学校およびユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのスレード美術学校でファインアートを学ぶ。イラストのほか、静物画、壁画も手がける

鈴木賢治 : 東京工業大学科学技術創成研究院バイオメディカルＡＩ研究ユニット（ＢＭＡＩ）教授・ユニットリーダー。１９６８年愛知県生まれ。名城大学大学院理工学研究科修士課程修了。博士（工学）（名古屋大学）。専門は人工知能、深層学習、機械学習、コンピュータ支援診断、医用画像解析、画像ベースの機械学習・深層学習とそのバイオメディカル分野への応用を研究。１９９０年代から機械学習の研究開発を始め、深層学習という名前が生まれる前から深層学習と同様のモデルを研究開発し続け、医療分野において複数の深層学習技術の実用化に成功。米国シカゴ大学時代（２００１〜２０１３年）には、最初期の深層学習モデルを米国の複数のスタートアップ企業にライセンス供与し、世界最初の米国食品医薬品局（ＦＤＡ）認可を受けた深層学習製品の実用化を行った

清水美樹 : 初心者向けのプログラミングとソフトウェアに関する解説、および技術書の英文和訳を得意とするフリーライター。１９６３年東京都生まれ。１９９２年東北大学大学院工学研究科博士課程修了（資源工学専攻）。博士（工学）。１９９６年まで同学助手（現在の助教）を務める。大学での専門は固／液界面、コロイド等。退職後、初心者の気持ちでプログラミングを独習（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）