なっとく!ディープラーニング 発売予定

AndrewW.Trask(著) , 株式会社クイープ(監修) , 株式会社クイープ(訳)

商品番号
155010
販売状態
発売予定
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2020年03月16日
ISBN
9784798155012
判型
B5変
ページ数
328
キーワード
プログラミング  人工知能  Python  アプリ開発  機械学習  深層学習

販売価格:¥2,860(税込)

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機械に学習させる調教師への道

【本書の内容】
本書は
Andrew W. Trask, "Grokking Deep Learning",
Manning Publications 2019
の邦訳版です。

業種を問わず、すべての局面において自動化が強烈に推進されている昨今、
機械学習/深層学習(ディープラーニング)の重要性は増すばかりです。

本書は「機械が学習する」というテーマのもと、
その根幹を成す「ディープラーニング」という手法を平易に解説した書籍です。

一般に「ディープラーニング」というと、その背景となる数学的厳密性を全面に押し出し、
微に入り細に入る解説が仇となって、面白くなるとばぐちでリタイアすることになりがちです。
本書は数学的厳密性はそこそこに、むしろディープラーニングの全体像を俯瞰し、
ディープラーニングがカバーする範囲とその構築方法、
そしてそのための基礎知識をイメージしてもらえるように工夫しています。

Webアプリケーションを開発する際に、フレームワークによってインフラを意識することなく
サービスを構築できるようなスタイル、と言えばいいでしょうか。

なにはともあれ、最初に提示されるPythonコードを「暗記」してみてください。
それを拡張することで、機械に学習させる「調教師」になれることが分かるはずです。

【本書のポイント】
・数式を使った基礎理論ではなく「扱える」ディープラーニングを学べる
・線形代数、微積分、凸最適化はもちろん、機械学習の知識も前提としない
・ニューラルネットワークの基礎から上位層やアーキテクチャを学べる
・Python 3.x系で実際に試せる

【読者が得られること】
・ディープラーニングの全体像
・ニューラルネットワークの基礎
・学習精度の上げ方
・各種フレームワークによる実装法

目次
第 1章:ディープラーニング入門
第 2章:基本概念
第 3章:ニューラル予測
第 4章:ニューラル学習
第 5章:一度に勾配の重みを学習する
第 6章:初めてのディープニューラルネットワークの構築
第 7章:ニューラルネットワークの描き方
第 8章:シグナルを学習し、ノイズを取り除く
第 9章:確率の非線形性のモデル化
第10章:エッジとコーナーに関するニューラル学習
第11章:言語を理解するニューラルネットワーク
第12章:シェイクスピアのような文章を書くニューラルネットワーク
第13章:自動最適化
第14章:シェイクスピアのような文章を書くための学習
第15章:未知のデータでのディープラーニング
第16章:次のステップ

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

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