出版社内容情報
大人気ディープラーニング講座の書籍化！【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。
Introduction Aidemyで機械学習・深層学習を学ぶ
Prologue 開発環境の準備
第1章 機械学習概論
第2章 機械学習の流れ
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とチューニング（1）
第18章 ハイパーパラメータとチューニング（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
株式会社アイデミー 石川 聡彦［カブシキカイシャアイデミー イシカワ アキヒコ］
著・文・その他
内容説明
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、教師あり学習、深層学習の基本から応用について、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み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。
目次
機械学習概論
機械学習の流れ
性能評価指標
Ｐｙｔｈｏｎの基礎
Ｐｙｔｈｏｎの基本文法
関数の基礎
ＮｕｍＰｙ
Ｐａｎｄａｓの基礎
Ｐａｎｄａｓの応用
データ可視化のための準備〔ほか〕
著者等紹介
石川聡彦［イシカワアキヒコ］
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。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（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。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
XTJP
