内容説明
ディープラーニングは、近年のＡＩテクノロジーの中心的な存在です。企業でもこの技術を活用しようとする動きが増えてきていますが、ディープラーニングのシステム化に成功するには、そのための十分な知識が必要です。本書では、ディープラーニングフレームワークの開発者であり、さまざまなＡＩプロジェクトでの経験を有するアダム・ギブソン氏が、ディープラーニングなどＡＩを活用したシステム化のキーポイントを説明します。また、ディープラーニングの使いこなしに役立つ本質的な知識も解説。今まさに現場でＡＩ技術の実装を行っている方、ＡＩプロジェクトの管理を行っている方に格好の内容となっています。
目次
第１章 ディープラーニングプロジェクトはなぜうまくいかないのか―ディープラーニングの現状とテンプレートの意義
第２章 機械学習プロジェクトの標準プロセス“課題理解からメンテナンスまで”―ＡＩテンプレートでミス／ギャップを解消する
第３章 ディープラーニングの基本構成―直感的に仕組みをとらえる
第４章 畳み込みニューラルネットワークのメカニズムと意味をとらえる―フレームワークの使用方法を超えた知識の必要性
第５章 再帰型ニューラルネットワークのメカニズムと意味をとらえる―適切な利用のための直感的理解
第６章 ＡＩ開発テンプレート適用のユースケース―機械学習をビジネスで利用するために
Ａｐｐｅｎｄｉｘ ＡＩテンプレートを実装したサンプル―Ｄｏｃｋｅｒ上で動作する機械学習パイプライン
著者等紹介
ギブソン，アダム［ギブソン，アダム］ ［Ｇｉｂｓｏｎ，Ａｄａｍ］
Ｋｏｎｄｕｉｔ社のＣＴＯ。前職はＳｋｙｍｉｎｄ社の共同経営者。２０１０年からオープンソースソフトウェアの開発を行っている。２０１２年にＪａｖａベースの機械学習システムであるＤｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ４ｊを発案。アメリカのミシガン州で育ち、数年間をシリコンバレーで過ごす
新郷美紀［シンゴウミキ］
現在、ＡＩ領域のソリューションアーキテクトとして活動中。東京工業大学卒、日本電気勤務。２０１９年と２０２０年に世界の人物年鑑Ｗｈｏ’ｓ Ｗｈｏ ｉｎ ｔｈｅ ＷｏｒｌｄのＳｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ部門に選出された（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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