必要な数学だけでわかるディープラーニングの理論と実装 [単行本]

必要な数学だけでわかるディープラーニングの理論と実装 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  人工知能のためのプログラミング入門。アルゴリズムの基礎から実践までを解説！数式をＰｙｔｈｏｎプログラムに落とし込む！

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　ディープラーニングとは何なのか（深層学習（ディープラーニング）とは
  ディープラーニングって具体的に何をするの？）
  第２章　ニューロンの発火を調整する（自分以外を拒否するように学習する
  Ｋｅｒａｓで構築したニューラルネットワークで手書き数字を認識する）
  第３章　画像認識／物体認識を行う（２次元フィルターを配置した「畳み込みニューラルネットワーク」
  訓練データに過剰に適合するのを避ける
  飛行機、自動車、イヌ、ネコなど１０種類の物体を認識する
  カラー画像を移動、回転、拡大・縮小して認識精度を９０％にする）
  第４章　セマンティックギャップをなくす（イヌとネコ、機械にとっては見分けるのは困難
  転移学習でイヌとネコを高精度で見分ける）
  第５章　過去の情報を取り入れて学習する（過去の情報を現在の学習に活かす試み（リカレントニューラルネットワーク）
  ＲＮＮにＬＳＴＭを配置して画像認識を行う）

• 内容紹介

  ディープラーニング「だけ」に必要な数学にピンポイントの光を当て、短時間でディープラーニングのアルゴリズムを理解できるようにしました。PythonとそのライブラリであるKerasを使い直感的に操作をできます。畳み込みネットワーク（CNN）を使った写真の画像認識、再起型ニューラルネットワーク（RNN）による時系列データの学習を行います。

必要な数学だけでわかるディープラーニングの理論と実装 の商品スペック