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

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ深層学習・深層強化学習×Ａｒｄｕｉｎｏ電子工作。深層学習・深層強化学習と電子工作を連携してお札の分類やボールアンドビームの製作などにチャレンジしてみよう。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  深層学習の準備をしよう
  ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによる深層学習の基本
  ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによる深層強化学習の基本
  電子工作の準備をしよう
  Ａｒｄｕｉｎｏの基本
  パソコンとＡｒｄｕｉｎｏの通信
  深層学習との連携―ディープニューラルネットワーク
  深層学習で距離計測―ディープニューラルネットワーク
  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
  深層学習で画像認識―畳み込みニューラルネットワーク
  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
  深層強化学習で手順を学ぶ
  深層教科学習でボールアンドビーム

• 内容紹介

  大好評既刊書のTensorFlow編。『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。深層学習フレームワークの内部構造を可視化することで一層の理解が深まる。
  
  図書館選書
  既刊書のTensorFlow編。『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。深層学習フレームワークの内部構造が学習可能。

• 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）。学歴：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
  
  西崎 博光(ニシザキ ヒロミツ)
  博士（工学）。学歴：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、音声言語情報処理の研究に取り組んでおり、特に、音声認識（リアルタイム音声認識システム、雑音を含む音声の音声認識）や環境音認識、音声対話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、スマート農業にも興味を持ち、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 TensorFlow編 の商品スペック