初めてのディープラーニング―オープンソース“Caffe”による演習付き

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初めてのディープラーニング―オープンソース“Caffe”による演習付き

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  • サイズ B5判/ページ数 154p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784865940220
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

内容説明

本書はディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアや理工学系の学生さんを主な対象としつつ、広く一般ビジネスマンの方々にも役立つよう工夫しました。機械学習等の専門知識は一切前提としませんが、一部、高校レベルの数学を思い出していただく必要があります。また第5章以降は、Linuxの基礎知識をお持ちの方向けの「体験編」となっています。

目次

基礎編(ディープラーニングとは何か?;ディープラーニングが遂げた成果)
理論編(ディープラーニングを利用した画像認識;ディープラーニングアルゴリズムの学習方法)
体験編(Caffeを準備する;Caffeでディープラーニングを体感する)
付録

著者等紹介

武井宏将[タケイヒロマサ]
大学時代は数学を専攻し、位相幾何学(トポロジー)の研究に従事。2004年、日本ユニシス株式会社に入社。CAD/CAMシステムの開発に従事し、主に図形処理技術を担当。2011年より情報工学専攻の社会人大学院生として、データマイニングと3D形状検索の研究に従事。その後会社に戻り、現在は画像処理・点群処理・機械学習の研究開発業務に従事している。修士(数学)および修士(工学)(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。

出版社内容情報

ディープラーニング(深層学習)は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

◆基礎編◆

第1章 ディープラーニングとはなにか?
1.1 機械学習の概要
1.2 ディープラーニングの概要

第2章