たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 Chainer編 [単行本]

たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 Chainer編 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  電子工作と深層学習・深層強化学習が同時に学べる入門書。初めてでも大丈夫。いろいろ試しながらマスターしよう。

• 目次

  第1章　深層学習の準備をしよう
  　1.1　深層学習とは
  　1.2　Anaconda のインストール
  　1.3　Python プログラムの実行
  　1.4　Chainer とChainerRL のインストール
  第2章　Chainer による深層学習の基本
  　2.1　深層学習の基本構造
  　2.2　深層学習のサンプルプログラム
  　2.3　プログラムの解読
  　2.4　ファイルからの学習データを読み込み
  　2.5　学習モデルの使用
  　2.6　役に立つ機能を使ってみよう
  第3章　ChainerRL による深層強化学習の基本
  　3.1　深層強化学習の基本構造
  　3.2　井戸問題
  　3.3　深層強化学習の基礎
  　3.4　問題を数字で表現
  　3.5　深層強化学習の学習プログラム
  　3.6　学習モデルの使用
  第4章　電子工作の準備をしよう
  　4.1　Arduino とは
  　4.2　各部の説明
  　4.3　開発環境のダウンロード
  　4.4　インストール
  　4.5　パソコンとの接続
  　4.6　初期設定
  　4.7　サンプルプログラムで動作確認
  　4.8　便利な電子パーツ
  　4.9　プログラム
  　コラム
  第5章　Arduino の基本
  　5.1　LED を点灯・消灯させるプログラム
  　5.2　LED の明るさの変更
  　5.3　値の読み込み
  　5.4　ボリュームでサーボモータの角度を変える
  第6章　パソコンとArduino の通信
  　6.1　パソコンの通信の準備
  　6.2　Arduino からパソコンへのデータ送信
  　6.3　パソコンからArduino へのデータ送信
  第7章　深層学習との連携
  ―ディープニューラルネットワーク―
  　7.1　【収集】学習データの収集
  　7.2　【学習】集めたデータを学習
  　7.3　【分類】入力データを分類
  第8章　深層学習でお札の分類
  ―ディープニューラルネットワーク―
  　8.1　【収集】センサで色データの収集
  　8.2　【学習】集めたデータを学習
  　8.3　【分類】センサ計測したデータの分類
  第9章　深層学習で画像認識
  ―畳み込みニューラルネットワーク―
  　9.1　【準備】カメラの設定
  　9.2　【収集】カメラでの画像収集
  　9.3　【学習】集めた画像を学習
  　9.4　【分類】カメラで得た画像の分類
  　9.5　【発展】分類画像によるカギの解錠
  　9.6　畳み込みニューラルネットワーク
  第10章　深層学習でジェスチャーを分類
  ―リカレントニューラルネットワーク―
  　10.1　【収集】ジェスチャーの収集
  　10.2　【学習】集めたジェスチャーを学習
  　10.3　【分類】加速度計を振って得たジェスチャーの分類
  　10.4　リカレントニューラルネットワーク
  第11章　深層強化学習で手順を学ぶ
  　11.1　【問題設定】電子回路で実現する方法
  　11.2　【連携】実際に動作させながら学習
  第12章　深層強化学習でボールアンドビーム
  　12.1　【準備】ボールアンドビーム実験機の作成
  　12.2　【操作】手作業による位置決め
  　12.3　【制御】Arduino による位置決め
  　12.4　【連携】深層強化学習で制御

• 出版社からのコメント

  『電子工作×深層学習』をテーマとし、深層学習を電子工作で利用するための方法を紹介。深層強化学習までを幅広くカバー。

• 内容紹介

  『電子工作×深層学習』をテーマとし、深層学習を電子工作で利用するための方法を紹介。電子工作と深層学習のどちらか一方の知識しか持ち合わせていない場合でも理解できるよう、電子回路と深層学習の双方について丁寧に説明。深層学習だけではなく深層強化学習までを幅広くカバー。深層学習と電子工作を連携させた応用例についても説明。
  
  図書館選書
  『電子工作×深層学習』をテーマとし、深層学習を電子工作で利用するための方法を紹介。深層学習と電子工作を連携させた応用例についても説明。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  牧野 浩二(マキノ コウジ)
  博士（工学）。東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻、修了。職歴：株式会社本田技術研究所研究員。財団法人高度情報科学技術研究機構研究員。東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教。山梨大学大学院医学工学総合研究部工学域助教。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。これまでに地球シミュレータを使用してナノカーボンの研究を行い、ＡｒｄｕｉｎｏやＬＥＧＯを使ったロボットの授業や研究を行った。マイコンからスーパーコンピュータまでさまざまなプログラム経験を持つ。最近は深層学習に興味を持ち、深層学習とマイコンを連携させたフィジカルコンピューティングを行っている
  
  西〓 博光(ニシザキ ヒロミツ)
  博士（工学）。豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士課程電子・情報工学専攻、修了。職歴：山梨大学大学院医学工学総合研究部助手。国立台湾大学電機情報学院客員研究員。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。主に、音声情報処理の研究に取り組んでおり、特に、音声認識（雑音を含む音声の音声認識）や音声検索技術を活かしたノートテイキングや技術伝承支援の研究に従事している。近年では、深層学習を用いた文字認識や生体情報処理にも興味を持ち、さまざまなメディアに対する知能情報処理の研究も行っている

たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 Chainer編 の商品スペック