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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とVAE、GAN(Machine Learning)
我妻 幸長
著
発行年月 |
2020年03月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数／巻数 |
12p,330p |
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大きさ |
21cm |
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ジャンル |
和書／理工学／情報学／人工知能 |
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ISBN |
9784815605582 |
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商品コード |
1031470592 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2020年05月1週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1031470592 |
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著者紹介
我妻 幸長（著者）：「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
内容
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
