Python で動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書

出版社
出版日
ページ数
792
説明

Python を使ってディープラーニング(深層学習)を行う方法を解説した入門書です。 「 AI エンジニアになるためのオンライン学習サービス」の「アイデミー」の講座の書籍化バージョンとのこと。 ボリュームが多く紙の書籍は 792 ページもあるようです。

目次
第1章 深層学習概論 第2章 深層学習の流れ 第3章 性能評価指標 第4章 Python の基礎 第5章 Python の基本文法 第6章 関数の基礎 第7章 NumPy 第8章 Pandas の基礎 第9章 Pandas の応用 第10章 データ可視化のための準備 第11章 matplotlib の使い方 第12章 様々なグラフを作る 第13章 lambda や map などの便利な Python 記法 第14章 DataFrame を用いたデータクレンジング 第15章 OpenCV の利用と画像データの前処理 第16章 教師あり学習(分類)の基礎 第17章 ハイパーパラメーターとチューニング(1) 第18章 ハイパーパラメーターとチューニング(2) 第19章 深層学習の実践 第20章 深層学習のチューニング 第21章 CNN を用いた画像認識の基礎 第22章 CNN を用いた画像認識の応用
紹介( powered by openBD

【本書の概要】
本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。
機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、
サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。
各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読む進めることができます。
本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。
これから深層学習をはじめたい、初学者の方におすすめの1冊です。

【本書の対象】
人工知能関連の開発に携わる初学者(開発者、研究者、理工系学生)

【本書の構成】
第1章から第3章で機械学習の基本を、
第4章から第6章ではPythonの基礎知識を、
第7章から第9章ではNumPyやPandasの基礎知識を、
第10章から第13章では可視化の基礎知識を、
第14章から第15章ではデータの扱い方の基本を、
第16章から第18章では教師あり学習やハイパーパラメータとチューニングを、
第19章から第22章では深層学習について基本か応用まで、
丁寧に解説します。

【著者プロフィール】
石川 聡彦(いしかわ・あきひこ)
株式会社アイデミー 代表取締役社長 CEO。
東京大学工学部卒。株式会社アイデミーは2014年に創業されたベンチャー企業で、
10秒で始める先端テクノロジー特化型のプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供。
様々な企業のアプリケーション制作・データ解析を行った。現在の主力サービス「Aidemy」は
AIやブロックチェーンなどの先端テクノロジーに特化したプログラミング学習サービスで、
リリース100日で会員数10,000名以上、演習回数100万回以上を記録。
早稲田大学主催のリーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践授業の講師も担当した。
著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』(KADOKAWA/2018年)などがある。