はじめてのディープラーニング2-Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク, VAE, GAN [単行本]

はじめてのディープラーニング2-Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク, VAE, GAN の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ベストセラー「はじめてのディープラーニング」の正統派続編！！ディープラーニング学習の基礎である数学、Ｐｙｔｈｏｎ、および畳み込みニューラルネットワークの復習。再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）と、その派生モデルであるＬＳＴＭとＧＲＵによる自然言語処理の実装。ディープラーニングの生成モデルであるＶＡＥ、ＧＡＮによる画像生成の実装。すべてのコードはフレームワークを使わずに、Ｐｙｔｈｏｎのみで記述。Ｐｙｔｈｏｎ３、Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ対応。

• 目次

  第1章 ディープラーニングの発展
  ディープラーニングの概要
  ディープラーニングの応用
  本書で扱う技術
  本書の使い方
  
  第2章 学習の準備
  Anacondaの環境構築
  Google Colaboratoryの使い方
  Jupyter Notebookの使い方
  Pythonの基礎
  NumPyとmatplotlib
  数学の基礎
  
  第3章 ディープラーニング基礎
  ニューラルネットワーク、ディープラーニングの概要
  全結合層の順伝播
  全結合層の逆伝播
  全結合層の実装
  シンプルなディープラーニングの実装
  
  第4章 RNN
  RNNの概要
  RNN層の順伝播
  RNN層の逆伝播
  RNN層の実装
  シンプルなRNNの実装
  RNNが抱える問題
  
  第5章 LSTM
  LSTMの概要
  LSTM層の順伝播
  LSTM層の逆伝播
  LSTM層の実装
  シンプルなLSTMの実装
  文章の自動生成
  
  第6章 GRU
  GRUの概要
  GRU層の順伝播
  GRU層の逆伝播
  GRU層の実装
  シンプルなGRUの実装
  Encoder-Decoder
  
  第7章 VAE
  VAEの概要
  VAEの仕組み
  オートエンコーダの実装
  VAEに必要な層
  VAEの実装
  VAEの派生技術
  第8章 GAN
  GANの概要
  GANの仕組み
  GANに必要な層
  GANの実装
  GANの派生技術
  

• 内容紹介

  
  オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎、第2弾。前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE（Variational Autoencoder）とGAN（Generative Adversarial Networks）について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。
  
  
  [本書の特徴]
  ・前作を読んでいない方のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。
  ・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
  ・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
  ・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory対応

• 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）

  我妻 幸長(アズマ ユキナガ)
  「ヒトとＡＩの共生」がミッションの会社、ＳＡＩ‐Ｌａｂ株式会社の代表取締役。ＡＩ関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（ＡＩ）、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。プログラミング／ＡＩ講師として、オンラインで３．５万人近くをこれまでに指導。世界最大の教育動画プラットフォーム、Ｕｄｅｍｙで「ＡＩパーフェクトマスター講座」、「脳科学と人工知能」、「みんなのＡＩ講座」などを開講中。エンジニアとして、ＶＲ、ゲーム、ＳＮＳなど、ジャンルを問わず数々のアプリを開発

• 著者について

  我妻 幸長 (アズマ ユキナガ)
  「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
  東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。興味の対象は、人工知能(AI)、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。
  プログラミング / AI講師として、オンラインで3.5万人近くをこれまでに指導。
  世界最大の教育動画プラットフォーム、Udemyで「AIパーフェクトマスター講座」、「脳科学と人工知能」、「みんなのAI講座」などを開講中。
  エンジニアとして、VR、ゲーム、SNSなど、ジャンルを問わず数々のアプリを開発。
  Twitter: @yuky_az

はじめてのディープラーニング2-Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク, VAE, GAN の商品スペック