TensorFlow&Keras プログラミング実装ハンドブック

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360
説明

Python で定番の機械学習用ライブラリ TensorFlow と Keras を使った AI プログラミングの入門書です。

目次
第1章 機械学習ライブラリ TensorFlow と Keras 1.1 ディープラーニング 1.2 TensorFlow で何ができる? 第2章 開発環境の用意とPythonの基礎 2.1 Python/TensorFlow で開発するための環境を用意する 2.2 仮想環境の構築とライブラリのインストール 2.3 Jupyter Notebook の使い方 2.4 演算処理 2.5 Python が扱うデータの種類 2.6 リスト 2.7 if 文と for 文 2.8 関数 2.9 クラス 2.10 NumPy のベクトル 2.11 パーセプトロンによる二値分類 第3章 TensorFlow の概要 3.1 TensorFlow のインストール 3.2 TensorFlow の使い方のキホン 3.3 データフローグラフを実行するいくつかのパターン 3.4 tf.placeholder (プレースホルダー) 第4章 TensorFlow の基本 4.1 tf.summary.FileWriter クラス 4.2 tf.train.?GradientDescentOptimizer クラス 4.3 TensorFlow の数学関数 第5章 例題で学ぶ TensorFlow の基本 5.1 tf.sigmoid() で 2 値分類を解く 5.2 tf.nn.softmax() でマルチクラス分類を解く 5.3 GradientDescentOptimizer でバックプロパゲーションを実装 5.4 tf.nn.relu() でニューロンを活性化する 5.5 tf.nn.conv2d 、 nn.max_pool 、 tf.nn.dropout による CNN の実装 5.6 Momentum オプティマイザー 5.7 Adagrad オプティマイザー 5.8 RMSprop オプティマイザー 5.9 Adadelta オプティマイザー 5.10 Adam オプティマイザー 5.11 Saver クラス 5.12 tf.nn.rnn_cell.LSTMCell クラス 5.13 Keras ライブラリによる自然言語処理
紹介( powered by openBD

Python外部ライブラリである、TensorFlowとKerasの利用方法を理解するためのハンドブックサイズの本です。Python言語を理解した人を読者対象として、外部ライブラリの活用方法を学びつつ、リファレンスとしての利用も可能です。本書を第一弾として、Python外部ライブラリで人気のライブラリを解説するハンドブックサイズの書籍をシリーズで提供いたします。