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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2016/02/22
  • 出版社: リックテレコム
  • サイズ:24cm/154p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-86594-022-0

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著者 武井 宏将 (著)

ディープラーニングを初めて学ぶ人に向けて、基本的な内容と成果、ディープラーニングを利用した画像認識とディープラーニングアルゴリズムの学習方法を解説。オープンソース“Caf...

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初めてのディープラーニング オープンソース“Caffe”による演習付き

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商品説明

ディープラーニングを初めて学ぶ人に向けて、基本的な内容と成果、ディープラーニングを利用した画像認識とディープラーニングアルゴリズムの学習方法を解説。オープンソース“Caffe”を利用した演習付き。【「TRC MARC」の商品解説】

ディープラーニング(深層学習)は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。【商品解説】

目次

  • ◆基礎編◆
  • 第1章 ディープラーニングとはなにか?
  • 1.1 機械学習の概要
  • 1.2 ディープラーニングの概要
  • 第2章 ディープラーニングが切り開いた成果
  • 2.1 ディープラーニングの歴史
  • 2.2 音声認識での成果
  • 2.3 画像認識での成果

著者紹介

武井 宏将

略歴
武井宏将(たけい ひろまさ)大学時代は数学を専攻し、位相幾何学(トポロジー)の研究に従事。2004年、日本ユニシス株式会社に入社。CAD/CAMシステムの開発に従事し、主に図形処理技術を担当。2011年より情報工学専攻の社会人大学院生として、データマイニングと3D形状検索の研究に従事。その後会社に戻り、現在は画像処理・点群処理・機械学習の研究開発業務に従事している。最近の楽しみは、生まれたばかりのわが子を観察することで、人間が動作や言葉を覚えることができる不思議に思いを馳せている。修士(数学)および修士(工学)。

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みんなのレビュー6件

みんなの評価3.5

評価内訳

  • 星 5 (2件)
  • 星 4 (0件)
  • 星 3 (1件)
  • 星 2 (1件)
  • 星 1 (0件)

紙の本

ディープラーニングの入門書

2016/05/31 20:57

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:徹徹 - この投稿者のレビュー一覧を見る

ディープラーニングについて、難しい数式を使わずに、概念的に概要が説明されているのがよかったです。

このレビューは役に立ちましたか? はい いいえ

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2016/05/09 12:11

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2016/04/10 12:38

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2016/03/14 14:56

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2016/02/22 13:46

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2016/03/25 23:16

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