出版社内容情報
ディープラーニングの基礎から応用（実践的な各種アプローチ）までを網羅！
本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、AIを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。
内容説明
本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある３人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、ＡＩを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。
目次
人工知能の概観
画像の中にあるもの：Ｋｅｒａｓを使った画像の分類
犬か、猫か：Ｋｅｒａｓのコード３０行で行う転移学習
逆画像検索エンジンの作成：埋め込み表現を理解する
予測の初心者もマスターに：畳み込みニューラルネットワークの精度の最大化
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの速度と性能を最大化するチェックリスト
実践的なツールとヒント
コンピュータービジョンのクラウドＡＰＩ：１５分で作れます
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ ＳｅｒｖｉｎｇとＫｕｂｅｆｌｏｗを使った、クラウド上でのスケーラブルな推論サービス
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ．ｊｓとｍｌ５．ｊｓによるブラウザ上のＡＩ
ｉＯＳ上のＣｏｒｅ ＭＬでオブジェクトをリアルタイムに分類する
Ｃｏｒｅ ＭＬとＣｒｅａｔｅ ＭＬを使ったｉＯＳアプリＮｏｔ Ｈｏｔｄｏｇ
食べ物版Ｓｈａｚａｍ：ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ ＬｉｔｅとＭＬ Ｋｉｔで作るＡｎｄｒｏｉｄアプリ
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのオブジェクト検出ＡＰＩを使った猫発見アプリ
Ｍａｋｅｒになろう：エッジデバイスでの組み込みＡｌ
Ｋｅｒａｓを使ったエンドツーエンドのディープラーニングと、自動運転車のシミュレーション
自動運転車を１時間でビルドする：ＡＷＳ ＤｅｅｐＲａｃｅｒへの強化学習の適用
