出版社内容情報
「手持ちのPC+筆者提供プログラム」で体験できます．算数でしくみが，シンプル例題でプログラミング・センスが身につきます．「手持ちのパソコン+筆者提供プログラム」でディープ・ラーニングを体験できます．算数でしくみを，シンプル例題でプログラムを理解してもらいます．
※本書はInterface2017年8月号に加筆・再編集したものです．
★目次
●インストールや実験の動画を用意しました
●実験用プログラムあります
☆第1部 ディープ・ラーニングの世界へようこそ
◎個人でもスゴいことがアイデア次第！
●第1章 できるようになること
◎画像/データ分析/音声…得意分野丸見え！
●第2章 必修の3大アルゴリズム
◎気合と根性で乗り来る
●第3章 音声や画像処理の知識がなくても大丈夫
☆第2部 ラズパイ&PC試すための準備
(ラズパイやGPUは無くてもPCだけでいろいろ試せます)
◎性能が良さそうで日本語解説もある
●第1章 開発環境にChainerを選んだ理由
◎この章は必読
●第2章 Chainerのインストール1…Windows/Linux/Mac共通
◎たいていの人はこっちから
●第3章 Chainer のインストール2…Windows上にLinux
◎GPU ボードを持っているならぜひ
●第4章 Chainerのインストール3…Windows OSかつGPUボード搭載の場合
◎定番サンプルで
●第5章 Chainerが正しくインストールできたことを確かめる
◎カード・サイズで数十グラム！あちこちで人工知能を動かすならコレ！
●第6章 ラズベリー・パイの準備
◎無くても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
●第7章 GPU ボードの設定1…Windows OS編
◎ベテラン向き
●第8章 GPU ボードの設定2…Linux OS編
●Appendix 1 番外編…Linux OSのPCを作る
☆第3部 持ってる人はココから ラズパイで体験
(第3部を読み飛ばして第4部から始めてもいろいろ試せます)
◎エンジン音で車種判定やMyロボの異常検知などに
●第1章 体験?…音でお菓子認識
◎画像処理を知らなくてもOK！きのことたけのこを判別してみる
●第2章 体験?…画像認識1(お菓子の種類)
◎My ペット判定や果物の出荷検査に
●第3章 体験?…画像認識2(本物/ニセ物)
◎第6部で解説する自動運転や対戦AIのもとをまずは
●第4章 体験?…迷路脱出
◎スマート・スピーカや自動操縦に
●第5章 体験?…話者認識
☆第4部 算数&プログラミング練習 ステップ・バイ・ステップ
◎人間に近い？！ニューラル・ネットワークをAND回路から
●第1章 イメージでつかむ! ディープ・ラーニング
◎基本メカニズムを身体で理解する！答え一発Excel付き
●第2章 算数で解きほぐす
◎ツールChainerの使い方も覚えてしまおう
●第3章 プログラミング・ステップ1…最小構成ニューラル・ネットワーク
◎いろいろなパターンを試して腕みがき
●第4章 プログラミング・ステップ2…層数や入出力を増やす
◎ここまでくるといろいろできそう
●第5章 プログラミング・ステップ3…突入！ディープ・ラーニング・ワールド
◎3大ディープ・ラーニングのさわりを体感してみる
●第6章 プログラミング・ステップ4…初めての畳み込みニューラル・ネットワーク
☆第5部 画像/データ解析/音声…3大アルゴリズム体感
◎定番データセットの文字認識で体験
●第1章 画像向きCNN?…手描き認識
◎画像の収集や学習を体験
●第2章 画像向きCNN?…感情認識
◎「予測が得意」なアルゴリズムを体験
●第3章 データ分析向きRNN?…値の未来予測
◎人間のアシスタントとして一大分野に発展するかも
●第4章 データ分析向きRNN?…文章の自動生成
◎学習データが不要の便利なアルゴリズムを体験
●第5章 音声/画像生成向きAE?…ノイズ・フィルタ
◎単純作業を劇的に減らせる可能性がある「変分AE」
●第6章 音声/画像生成向きAE?…筆跡生成
☆第6部 未来コレクル！自動運転や対戦AIのもと ディープQネットワーク
●APPENDIX1 ディープQネットワークをマスタした方がイイ！その理由
◎未来への一歩
●第1章 ステップ1…もととなるQラーニングの仕組み
◎やっぱ数式は近道！
●第2章 ステップ2…数式でひも解くQラーニング
◎「なんとなくわかってきた」からのステップアップ
●第3章 ステップ3…プログラミングで理解するQラーニング
◎Qラーニングを理解したら進め!
●第4章 ステップ4…プログラミングで理解するディープQネットワーク
◎ついに人間と対決!
●第5章 ディープQネットワーク総仕上げ…成長して強くなるAIづくり
牧野 浩二 西崎 博光［マキノコウジ ニシザキヒロミツ］
著・文・その他
内容説明
人気ＡＩを自宅学習。重要ＣＮＮ／ＲＮＮ／ＡＥ／ＤＱＮで画像／音声／データ分析。
目次
第１部 ディープ・ラーニングの世界へようこそ
第２部 ラズパイ＆ＰＣ試すための準備
第３部 持ってる人はココから ラズパイで体験
第４部 算数＆プログラミング練習ステップ・バイ・ステップ
第５部 画像／データ解析／音声…３大アルゴリズム体感
第６部 未来コレクル！自動運転や対戦ＡＩのもと ディープＱネットワーク
感想・レビュー
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Mitsuru Umeda
