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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

必要な数学だけでわかるディープラーニングの理論と実装　人工知能のためのプログラミング入門

著者名 チーム・カルポ／著
出版者 秀和システム
出版年月 2019.1
請求記号 0071/00446/

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1 鶴舞0237650403一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00446/
書名 必要な数学だけでわかるディープラーニングの理論と実装　人工知能のためのプログラミング入門
著者名 チーム・カルポ／著
出版者 秀和システム
出版年月 2019.1
ページ数 247p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-7980-5667-8
一般注記 ダウンロードサービス付
分類 00713
一般件名 深層学習 　 数学 　 プログラミング(コンピュータ)
書誌種別 一般和書
内容紹介 ディープラーニングに本当に必要な数学に絞って、AIプログラミングに至る道筋を体系的に解説する。「必要な数学だけでわかるニューラルネットワークの理論と実装」の姉妹編。サンプルプログラムのダウンロードサービス付き。
書誌・年譜・年表 文献:p243〜244
タイトルコード 1001810086147

要旨 人工知能のためのプログラミング入門。アルゴリズムの基礎から実践までを解説！数式をＰｙｔｈｏｎプログラムに落とし込む！
目次 第１章　ディープラーニングとは何なのか（深層学習（ディープラーニング）とは
ディープラーニングって具体的に何をするの？）
第２章　ニューロンの発火を調整する（自分以外を拒否するように学習する
Ｋｅｒａｓで構築したニューラルネットワークで手書き数字を認識する）
第３章　画像認識／物体認識を行う（２次元フィルターを配置した「畳み込みニューラルネットワーク」
訓練データに過剰に適合するのを避ける
飛行機、自動車、イヌ、ネコなど１０種類の物体を認識する
カラー画像を移動、回転、拡大・縮小して認識精度を９０％にする）
第４章　セマンティックギャップをなくす（イヌとネコ、機械にとっては見分けるのは困難
転移学習でイヌとネコを高精度で見分ける）
第５章　過去の情報を取り入れて学習する（過去の情報を現在の学習に活かす試み（リカレントニューラルネットワーク）
ＲＮＮにＬＳＴＭを配置して画像認識を行う）


内容細目表：

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