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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

GANディープラーニング実装ハンドブック　PyTorchによる画像生成/画像変換のための 　(Pythonライブラリ定番セレクション)

著者名 毛利拓也／著 大郷友海／著 嶋田宏樹／著
出版者 秀和システム
出版年月 2021.2
請求記号 0071/00581/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237849419一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 0071/00581/
書名 GANディープラーニング実装ハンドブック　PyTorchによる画像生成/画像変換のための 　(Pythonライブラリ定番セレクション)
著者名 毛利拓也／著 　 大郷友海／著 　 嶋田宏樹／著
出版者 秀和システム
出版年月 2021.2
ページ数 473p
大きさ 21cm
シリーズ名 Pythonライブラリ定番セレクション
ISBN 978-4-7980-6229-7
一般注記 クラウド実行環境Google Colaboratory対応
分類 0071
一般件名 画像処理 　 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 ディープラーニングの基礎を習得したエンジニアを対象に、GANの仕組みから画像生成、ドメイン変換、3Dデータ生成などの実践的なテーマまで幅広く解説。サンプルコードのダウンロードサービス付き。
書誌・年譜・年表 文献:p462〜468
タイトルコード 1002010091209

要旨 超解像／画像・動画変換／異常検知／３Ｄデータを実装する。理論から実装までのすべてを網羅！多くの生成モデルをカバーし、学習する手順を丁寧に解説。
目次 第１章　生成モデル
第２章　変分オートエンコーダ―ＶＡＥ
第３章　ＧＡＮの基本モデル―ＤＣＧＡＮ、ＣＧＡＮ、ＬＳＧＡＮ
第４章　超解像―ＥＳＲＧＡＮ
第５章　ドメイン変換―ｐｉｘ２ｐｉｘ、ＣｙｃｌｅＧＡＮ
第６章　動画変換―Ｒｅｃｙｃｌｅ‐ＧＡＮ
第７章　ＳｔｙｌｅＧＡＮ
第８章　異常検知―ＡｎｏＧＡＮ、ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＧＡＮ
第９章　３Ｄデータの生成―３Ｄ‐α‐ＷＧＡＮ‐ＧＰ
著者情報 毛利 拓也
　大学院で量子ビットの数理モデルを研究し、コンサルティングファームを経て、現在はＡＩスタートアップ・データサイエンティスト(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)
大郷 友海
　フリーランスの機械学習エンジニア。電気エンジニア、プログラマを経て現職。情報系大学院修士課程に在学中(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)
嶋田 宏樹
　Ｗｅｂシステム、アプリ開発（ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ）、機械学習案件に携わる。２０１８年にＪＤＬＡ　Ｅ資格を習得(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)
大政 孝充
　学部で環境工学、大学院で情報学を専攻。株式会社ウェブファーマー代表(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)
むぎたろう
　ＡＩスタートアップにて機械学習エンジニアとして勤務。複数の機械学習インターンを経て現職(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)
寅蔵
　大学では物理学を専攻。機械学習、Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ、ＳＬＡＭを使った自動運転システム、およびそれらの専用ハードウェアを使用した性能最適化や量子化の開発に従事(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)
もちまる
　大学院では機械工学を専攻。ＩＴ系の企業で画像・映像の分析やシステム開発に従事(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)


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