感染拡大防止のため、本を読む前、読んだ後は手を洗いましょう。みなさまのご協力をお願いします。

検索結果書誌詳細

一般和書
ログインすると許諾を得た一部の
表紙画像をご覧になれます
  • 書誌の詳細です。 現在、この資料への予約は 0 件あります。
  • ・予約するときは「予約カートに入れる」ボタンをクリックしてください。予約するには図書館窓口で発行したパスワードが必要です。
    ・「予約カートに入れる」ボタンが出ない書誌には予約できません。
    詳しくは「マイページについて－インターネットで予約するには」をご覧ください。

蔵書情報

この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。

所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

詳説Deep Learning　実務者のためのアプローチ

著者名 Josh Patterson／著 Adam Gibson／著 本橋和貴／監訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2019.8
請求記号 0071/00504/

この資料に対する操作

カートに入れる を押すと この資料を 予約する候補として予約カートに追加します。

いますぐ予約する を押すと 認証後この資料をすぐに予約します。

登録する本棚ログインすると、マイ本棚が利用できます。

資料情報

各蔵書資料に関する詳細情報です。

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0237544267一般和書２階開架パソコン在庫 

関連資料

この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 0071/00504/
書名 詳説Deep Learning　実務者のためのアプローチ
著者名 Josh Patterson／著 　 Adam Gibson／著 　 本橋和貴／監訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2019.8
ページ数 33,571p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-87311-880-2
原書名 原タイトル: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 企業でディープラーニングアプリケーションを開発、運用するための実践的な手法を紹介。機械学習、ニューラルネットワークの基礎から、Apache Sparkを用いた並列化までをわかりやすく解説する。
書誌・年譜・年表 文献:p559〜562
タイトルコード 1001910046585

要旨 エンタープライズ向けのディープラーニングの解説書。企業でディープラーニングアプリケーションを開発、運用するための実践的な手法を紹介します。対象読者はソフトウェア開発の現場で活躍する実務者。前半はディープラーニング初心者、後半はＪａｖａエンジニア向けの構成です。機械学習、ニューラルネットワークの基礎から始め、ディープラーニングの基本的な概念、実際にチューニングを行う際のベストプラクティス、データのＥＴＬ（抽出・変換・ロード）の方法、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋを用いた並列化について、ＪａｖａライブラリＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ４Ｊ（ＤＬ４Ｊ）の開発者でもある著者がわかりやすく丁寧に解説します。
目次 １章　機械学習の概要
２章　ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎
３章　深層ネットワークの基礎
４章　深層ネットワークの主要なアーキテクチャー
５章　深層ネットワークの構築
６章　深層ネットワークのチューニング
７章　特定の深層ネットワークのアーキテクチャーへのチューニング
８章　ベクトル化
９章　Ｓｐａｒｋ上でＤＬ４Ｊを用いて機械学習を行う
付録
著者情報 パターソン，ジョシュ
　Ｓｋｙｍｉｎｄでフィールドエンジニアリング部門の代表を務める。かつては、ビッグデータや機械学習そしてディープラーニングに関するコンサルタント会社を経営。Ｃｌｏｕｄｅｒａでの主席ソリューションアーキテクトや、Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅ　Ｖａｌｌｅｙ　Ａｕｔｈｏｒｉｔｙでの機械学習と分散システムのエンジニアも歴任。ｏｐｅｎＰＤＣプロジェクトとともに、スマートグリッドにＨａｄｏｏｐを導入。テネシー大学チャタヌーガ校でコンピューターサイエンスの修士号を取得し、メッシュネットワーク（ｔｉｎｙＯＳ）や社会性昆虫の最適化アルゴリズムに関する論文を発表。ソフトウェア開発に１７年以上従事し、オープンソースコミュニティーでも積極的に活動。ＤＬ４ＪやＡｐａｃｈｅ　Ｍａｓｈｏｕｔ、Ｍｅｔｒｏｎｏｍｅ、ＩｔｅｒａｔｉｖｅＲｅｄｕｃｅ、ｏｐｅｎＰＤＣ、ＪＭｏｔｉｆなどにコードを提供している(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)
ギブソン，アダム
　ディープラーニングのスペシャリスト。サンフランシスコ在住。フォーチュン５００の企業やヘッジファンド、ＰＲ企業、起業支援組織などで機械学習のプロジェクトを企画。企業がリアルタイムのビッグデータを扱い解釈するのを支援した実績多数。１３歳のころからのコンピューターマニアであり、活発にオープンソースコミュニティーへの貢献を続けている(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)
本橋 和貴
　２０１７年、東京工業大学大学院の博士後期課程修了。欧州原子核研究機構ＣＥＲＮのＬＨＣ‐ＡＴＬＡＳ実験における超対称性粒子探索に関する論文を執筆し博士号を取得。同年、ソフトバンク株式会社入社。ロボットとＡＩ関連のソフトウェアの研究開発に従事。ディープラーニング領域で社内Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｍｅｉｓｔｅｒに任命。２０１９年、ディープラーニングエンジニアとしてスカイマインド株式会社に入社(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)
新郷 美紀
　ソリューションアーキテクト。日本電気株式会社勤務。「実践者向けディープラーニング勉強会」ではファシリテーターを務めている(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)


内容細目表：

前のページへ
ページの先頭へ トップページへ

本文はここまでです。

ページの終わりです。