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書誌情報サマリ

書名

実践Deep Learning　PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム

著者名 Nikhil Buduma／著 太田満久／監訳 藤原秀平／監訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.4
請求記号 0071/00419/

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1 鶴舞0237400288一般和書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 0071/00419/
書名 実践Deep Learning　PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム
著者名 Nikhil Buduma／著 　 太田満久／監訳 　 藤原秀平／監訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.4
ページ数 16,316p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-87311-832-1
原書名 原タイトル:Fundamentals of deep learning
分類 00713
一般件名 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 微積分や行列演算、Pythonの基礎知識を持つ人に向けて、ディープラーニングの歴史的背景からTensorFlowによる実装まで、ニューラルネットとアルゴリズムを解説する。サンプルコードが入手できるURLつき。
タイトルコード 1001810010539

要旨 ２０００年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Ｇｏｏｇｌｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｆａｃｅｂｏｏｋなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのＰｙｔｈｏｎ３プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Ｐｙｔｈｏｎの基礎があれば誰でも本書を始めることができます。
目次 １章　ニューラルネットワーク
２章　フィードフォワードニューラルネットワークの訓練
３章　ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを使ったニューラルネットワークの実装
４章　勾配降下法を超えて
５章　畳み込みニューラルネットワーク
６章　埋め込みと表現学習
７章　シーケンス分析のモデル
８章　メモリ強化ニューラルネットワーク
９章　深層強化学習
著者情報 太田 満久
　１９８３年東京都生まれ。名古屋育ち。京都大学基礎物理学研究所にて素粒子論を専攻し、２０１０年に博士号を取得。同年データ分析専業のブレインパッド社に新卒として入社。入社後は数学的なバックグラウンドを生かし、自然言語処理エンジンやレコメンドアルゴリズムの開発を担当。現在は最新技術の調査・検証を担当。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　Ｕｓｅｒ　Ｇｒｏｕｐ　Ｔｏｋｙｏオーガナイザ。Ｇｏｏｇｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ｅｘｐｅｒｔ（Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）(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)
藤原 秀平
　大学院では数理最適化や機械学習の研究に取り組み修士号を取得。その後は開発者として機械学習関連の業務に携わる傍ら、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ（ＧＣＰ）の認定トレーナーの資格を取得し、ＧＣＰやＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを普及させるために活動。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　Ｕｓｅｒ　Ｇｒｏｕｐ　Ｔｏｋｙｏオーガナイザ。Ｇｏｏｇｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　ｘｐｅｒｔ（Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）(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)
牧野 聡
　ソフトウェアエンジニア。日本アイ・ビー・エムソフトウェア開発研究所勤務(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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