現場で使える!Python深層学習入門―Pythonの基本から深層学習の実践手法まで [単行本]
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現場で使える!Python深層学習入門―Pythonの基本から深層学習の実践手法まで [単行本]

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出版社:翔泳社
販売開始日: 2019/06/20
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現場で使える!Python深層学習入門―Pythonの基本から深層学習の実践手法まで の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、深層学習の基本、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。ニーズの高い、深層学習を利用した画像処理の開発手法を解説しています。最終章では転移学習という手法を用いた画像認識モデルの作成と、Google Cloud Platform(GCP)にデプロイする手法を解説しています。
  • 目次

    PROLOGUE 開発環境の準備
     0.1 Anacondaのインストール
     0.2 Google Colaboratoryを利用する
     0.3 macOSに仮想環境を作成する

    ◆Part 1 Python入門編

    CHAPTER 1 演算・変数・型
     1.1 Hello worldを出力する
     1.2 Pythonの用途
     1.3 コメントの入力
     1.4 数値と文字列
     1.5 演算
     1.6 変数
     1.7 変数の更新
     1.8 文字列の連結
     1.9 型
     1.10 型の変換
     1.11 比較演算子の変換

    CHAPTER 2 if文
     2.1 if文
     2.2 else文
     2.3 elif
     2.4 and・not・or

    CHAPTER 3 リスト型
     3.1 リスト型(1)
     3.2 リスト型(2)
     3.3 リスト in リスト
     3.4 リストから値を取り出す
     3.5 リストからリストを取り出す方法
     3.6 リストの要素の更新と追加
     3.7 リストから要素を削除
     3.8 リスト型の注意点

    CHAPTER 4 辞書型
     4.1 辞書型
     4.2 辞書の要素を取り出す
     4.3 辞書の更新と追加
     4.4 辞書の要素の削除

    CHAPTER 5 while文
     5.1 while文(1)
     5.2 while文(2)
     5.3 while + if

    CHAPTER 6 for文
     6.1 for文
     6.2 break
     6.3 continue
     6.4 for文でindex表示
     6.5 リスト in リストのループ
     6.6 辞書型のループ

    CHAPTER 7 関数とメソッド
     7.1 関数の基礎と組み込み関数
     7.2 関数とメソッド
     7.3 文字列型のメソッド
     7.4 文字列型のメソッド(format)
     7.5 リスト型のメソッド(index)
     7.6 リスト型のメソッド(sort)
     7.7 関数の作成
     7.8 引数
     7.9 複数の引数
     7.10 引数の初期値
     7.11 return
     7.12 関数のimport(インポート)

    CHAPTER 8 オブジェクトとクラス
     8.1 オブジェクト
     8.2 クラス(メンバとコンストラクタ)
     8.3 クラス(メソッド)
     8.4 文字列のフォーマット指定

    ◆Part 2 深層学習編

    CHAPTER 9 NumPyと配列
     9.1 NumPyの概要
     9.2 NumPyのimport
     9.3 NumPy vs リスト
     9.4 arrayの生成
     9.5 要素へのアクセス
     9.6 np.arrayのプロパティ
     9.7 slice
     9.8 条件を指定して配列にアクセスする
     9.9 配列の演算
     9.10 np.arrayのshapeを操作する
     9.11 配列の連結
     9.12 配列の分割
     9.13 配列のコピー
     9.14 配列の様々な演算
     9.15 ブロードキャスト

    CHAPTER 10 PandasとDataFrame
     10.1 Pandasの概要
     10.2 DataFrameの生成
     10.3 DataFrameの表示
     10.4 統計量の表示
     10.5 DataFrameの整列(sort)
     10.6 DataFrameの選択
     10.7 条件を指定して値を取り出す
     10.8 列の追加
     10.9 DataFrameの演算
     10.10 複雑な演算
     10.11 DataFrameの連結
     10.12 グルーピング
     10.13 グラフの表示

    CHAPTER 11 単純パーセプトロン
     11.1 単純パーセプトロンの概要
     11.2 単純パーセプトロンの実習

    CHAPTER 12 ディープラーニング入門
     12.1 ディープラーニングの概要
     12.2 CrossEntropy
     12.3 softmax
     12.4 SGD
     12.5 勾配消失問題
     12.6 ディープラーニングを利用した学習
     12.7 密結合ニューラルネットワークによる分類
     12.8 密結合ニューラルネットワークによる分類(CIFAR10)
     12.9 畳み込みニューラルネットワークの概要
     12.10 バッチ正則化
     12.11 Global Average Pooling
     12.12 keras

    CHAPTER 13 転移学習とNyanCheckの開発
     13.1 転移学習の概要
     13.2 NyanCheckについて
     13.3 NyanCheckのアプリケーション構成
     13.4 データの収集・整理・分類
     13.5 データを拡張し、学習させる
     13.6 Google Cloud Platformについて
     13.7 Google Cloud Platformの設定
     13.8 Google Cloud SDKの設定
     13.9 Anacondaの設定
     13.10 NyanCheckを動かす

  • 出版社からのコメント

    Pythonで学ぶ!深層学習の基本と実践
  • 内容紹介

    【本書の概要】
    本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、深層学習の基本、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。
    ニーズの高い、人気の深層学習モデルを利用した画像処理モデルの構築方法を解説しています。
    最終章では転移学習という手法を用いた画像認識モデルの作成と、Google Cloud Platform(GCP)にデプロイする手法を解説しています。

    【読者対象】
    人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者

    【著者】
    木村優志(きむら・まさし)
    博士(工学)。ATR-trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。
    株式会社アイデミー 技術顧問。

  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(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)

    木村 優志(キムラ マサシ)
    博士(工学)。ATR‐trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。株式会社アイデミー技術顧問

現場で使える!Python深層学習入門―Pythonの基本から深層学習の実践手法まで の商品スペック

商品仕様
出版社名:翔泳社
著者名:木村 優志(著)
発行年月日:2019/06/20
ISBN-10:4798150975
ISBN-13:9784798150970
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
付録:有
言語:日本語
ページ数:383ページ
縦:21cm
その他:ダウンロードファイル
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