蔵書情報
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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 | 0237895164 | 一般和書 | 2階開架 | パソコン | | 在庫 |
関連資料
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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 |
0071/00515/2 |
書名 |
たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 TensorFlow編 |
著者名 |
牧野浩二/著
西崎博光/著
|
出版者 |
東京電機大学出版局
|
出版年月 |
2021.6 |
ページ数 |
9,241p |
大きさ |
26cm |
ISBN |
978-4-501-33440-6 |
分類 |
00713
|
一般件名 |
深層学習
電子工作
|
書誌種別 |
一般和書 |
内容紹介 |
初学者に向けて、TensorFlowによる深層学習・深層強化学習の基本や、深層学習・深層強化学習を電子工作で利用する方法を丁寧に解説する。プログラムをダウンロードできるURL付き。 |
タイトルコード |
1002110032001 |
要旨 |
TensorFlow深層学習・深層強化学習×Arduino電子工作。深層学習・深層強化学習と電子工作を連携してお札の分類やボールアンドビームの製作などにチャレンジしてみよう。 |
目次 |
深層学習の準備をしよう TensorFlowによる深層学習の基本 TensorFlowによる深層強化学習の基本 電子工作の準備をしよう Arduinoの基本 パソコンとArduinoの通信 深層学習との連携―ディープニューラルネットワーク 深層学習で距離計測―ディープニューラルネットワーク 深層学習でお札の分類―ディープニューラルネットワーク 深層学習で画像認識―畳み込みニューラルネットワーク 深層学習でジェスチャーを分類―リカレントニューラルネットワーク 深層強化学習で手順を学ぶ 深層教科学習でボールアンドビーム |
著者情報 |
牧野 浩二 博士(工学)。学歴:東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻修了。職歴:株式会社本田技術研究所研究員、財団法人高度情報科学技術研究機構研究員、東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教、山梨大学大学院医学工学総合研究部工学域助教。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。これまでに地球シミュレータを使用してナノカーボンの研究を行い、ArduinoやLEGOを使ったロボットの授業や研究を行った。マイコンからスーパーコンピュータまでさまざまなプログラム経験を持つ(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) 西﨑 博光 博士(工学)。学歴:豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士課程電子・情報工学専攻修了。職歴:山梨大学大学院医学工学総合研究部助手、国立台湾大学電機情報学院客員研究員。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。主に、音声言語情報処理の研究に取り組んでおり、特に、音声認識(リアルタイム音声認識システム、雑音を含む音声の音声認識)や環境音認識、音声対話の研究に従事している。近年では、深層学習を用いた文字認識や生体情報処理、スマート農業にも興味を持ち、さまざまなメディアに対する知能情報処理の研究も行っている(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:
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