版元ドットコム

探せる、使える、本の情報

文芸 新書 社会一般 資格・試験 ビジネス スポーツ・健康 趣味・実用 ゲーム 芸能・タレント テレビ・映画化 芸術 哲学・宗教 歴史・地理 社会科学 教育 自然科学 医学 工業・工学 コンピュータ 語学・辞事典 学参 児童図書 ヤングアダルト 全集 文庫 コミック文庫 コミックス(欠番扱) コミックス(雑誌扱) コミックス(書籍) コミックス(廉価版) ムック 雑誌 増刊 別冊 ラノベ
算数&ラズパイから始める ディープ・ラーニング 牧野 浩二 西崎 博光(著/文) - CQ出版
..
ボード・コンピュータ・シリーズ

算数&ラズパイから始める ディープ・ラーニング 重要CNN/RNN/AE/DQNで画像/音声/データ分析

発行:CQ出版
B5判
208ページ
定価 2,600円+税
ISBN
9784789847063
Cコード
C3055
専門 単行本 電子通信
出版社在庫情報
不明
書店発売日
登録日
2018年7月2日
このエントリーをはてなブックマークに追加

紹介

「手持ちのパソコン+筆者提供プログラム」でディープ・ラーニングを体験できます.算数でしくみを,シンプル例題でプログラムを理解してもらいます.
※本書はInterface2017年8月号に加筆・再編集したものです.

目次

★目次


●インストールや実験の動画を用意しました
●実験用プログラムあります


☆第1部 ディープ・ラーニングの世界へようこそ

◎個人でもスゴいことがアイデア次第!
●第1章 できるようになること

◎画像/データ分析/音声…得意分野丸見え!
●第2章 必修の3大アルゴリズム

◎気合と根性で乗り来る
●第3章 音声や画像処理の知識がなくても大丈夫


☆第2部 ラズパイ&PC試すための準備
(ラズパイやGPUは無くてもPCだけでいろいろ試せます)

◎性能が良さそうで日本語解説もある
●第1章 開発環境にChainerを選んだ理由

◎この章は必読
●第2章 Chainerのインストール1…Windows/Linux/Mac共通

◎たいていの人はこっちから
●第3章 Chainer のインストール2…Windows上にLinux

◎GPU ボードを持っているならぜひ
●第4章 Chainerのインストール3…Windows OSかつGPUボード搭載の場合

◎定番サンプルで
●第5章 Chainerが正しくインストールできたことを確かめる

◎カード・サイズで数十グラム!あちこちで人工知能を動かすならコレ!
●第6章 ラズベリー・パイの準備

◎無くても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
●第7章 GPU ボードの設定1…Windows OS編

◎ベテラン向き
●第8章 GPU ボードの設定2…Linux OS編

●Appendix 1 番外編…Linux OSのPCを作る


☆第3部 持ってる人はココから ラズパイで体験
(第3部を読み飛ばして第4部から始めてもいろいろ試せます)

◎エンジン音で車種判定やMyロボの異常検知などに
●第1章 体験①…音でお菓子認識

◎画像処理を知らなくてもOK!きのことたけのこを判別してみる
●第2章 体験②…画像認識1(お菓子の種類)

◎My ペット判定や果物の出荷検査に
●第3章 体験③…画像認識2(本物/ニセ物)

◎第6部で解説する自動運転や対戦AIのもとをまずは
●第4章 体験④…迷路脱出

◎スマート・スピーカや自動操縦に
●第5章 体験⑤…話者認識


☆第4部 算数&プログラミング練習 ステップ・バイ・ステップ

◎人間に近い?!ニューラル・ネットワークをAND回路から
●第1章 イメージでつかむ! ディープ・ラーニング

◎基本メカニズムを身体で理解する!答え一発Excel付き
●第2章 算数で解きほぐす

◎ツールChainerの使い方も覚えてしまおう
●第3章 プログラミング・ステップ1…最小構成ニューラル・ネットワーク

◎いろいろなパターンを試して腕みがき
●第4章 プログラミング・ステップ2…層数や入出力を増やす

◎ここまでくるといろいろできそう
●第5章 プログラミング・ステップ3…突入!ディープ・ラーニング・ワールド

◎3大ディープ・ラーニングのさわりを体感してみる
●第6章 プログラミング・ステップ4…初めての畳み込みニューラル・ネットワーク


☆第5部 画像/データ解析/音声…3大アルゴリズム体感

◎定番データセットの文字認識で体験
●第1章 画像向きCNN①…手描き認識

◎画像の収集や学習を体験
●第2章 画像向きCNN②…感情認識

◎「予測が得意」なアルゴリズムを体験
●第3章 データ分析向きRNN①…値の未来予測

◎人間のアシスタントとして一大分野に発展するかも
●第4章 データ分析向きRNN②…文章の自動生成

◎学習データが不要の便利なアルゴリズムを体験
●第5章 音声/画像生成向きAE①…ノイズ・フィルタ

◎単純作業を劇的に減らせる可能性がある「変分AE」
●第6章 音声/画像生成向きAE②…筆跡生成


☆第6部 未来コレクル!自動運転や対戦AIのもと ディープQネットワーク

●APPENDIX1 ディープQネットワークをマスタした方がイイ!その理由

◎未来への一歩
●第1章 ステップ1…もととなるQラーニングの仕組み

◎やっぱ数式は近道!
●第2章 ステップ2…数式でひも解くQラーニング

◎「なんとなくわかってきた」からのステップアップ
●第3章 ステップ3…プログラミングで理解するQラーニング

◎Qラーニングを理解したら進め!
●第4章 ステップ4…プログラミングで理解するディープQネットワーク

◎ついに人間と対決!
●第5章 ディープQネットワーク総仕上げ…成長して強くなるAIづくり

上記内容は本書刊行時のものです。