出版社内容情報
本書は、ディープラーニングによる画像認識を題材に、現場のプロジェクトで必要とされる知識をハンズオン形式で学習するための入門書です。ディープラーニング開発プロジェクトにおける「データ収集」「モデル実装」「データ準備」「学習」「評価」「性能向上」という6つのプロセスについて、それぞれの工程でどんなツールを使うのか、何をすれば良いのか、求められることや注意すべき点は何かなど、手を動かしながら理解を深めます。フレームワークの使い方を知っているだけではなく、ディープラーニングプロジェクトの全体像を正しく理解し、きちんと手を動かすことのできるAIエンジニアを目指すために役立つ基本の1冊です。
内容説明
本書は、ディープラーニングによる画像認識を題材に、現場のプロジェクトで必要とされる知識をハンズオン形式で学習するための入門書です。ディープラーニング開発プロジェクトにおける「データ収集」「モデル実装」「データ準備」「学習」「評価」「性能向上」という6つのプロセスについて、それぞれの工程でどんなツールを使うのか、何をすれば良いのか、求められることや注意すべき点は何かなど、手を動かしながら理解を深めます。フレームワークの使い方を知っているだけではなく、ディープラーニングプロジェクトの全体像を正しく理解し、きちんと手を動かすことのできるAIエンジニアを目指すために役立つ基本の1冊です。
目次
第1章 機械学習/ディープラーニングの基礎知識
第2章 ディープラーニングプロジェクトの進め方
第3章 VGGによる画像分類
第4章 AutoEncoderによる正常・異常検知
第5章 SSDによる物体検出
第6章 U‐Netによる画像からの領域検出“実装~データの準備~学習”
第7章 U‐Netによる画像からの領域検出“評価~性能向上~まとめ”
著者等紹介
井上大樹[イノウエダイキ]
Automagi株式会社でディープラーニングを活用した機械学習モデルの開発、AWS上でのAIシステムの設計・実装を担当。SageMakerをはじめとしたAWSの最新サービスをキャッチアップし、信頼性や保守性の高いアーキテクチャ設計に取り組んでいる。小学生からプログラミングを始め、大学では情報科学を専攻。機械学習を用いた複数の研究に貢献した
佐藤峻[サトウタカシ]
名古屋のソフトウェア会社に5年間勤め、複数のプロジェクトを担当し、言語を問わずフロントからサーバまで一貫して開発を行う。2016年頃からディープラーニングを使ったプロジェクトに関わり、2018年にAutomagi株式会社に転職。以降、機械学習プロジェクト(とくに画像系)に従事(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。