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

ディープラーニング実践ガイド　クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けAIアプリ開発入門

著者名 Anirudh Koul／著 Siddha Ganju／著 Meher Kasam／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2023.4
請求記号 0071/00705/

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0238262075一般和書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 0071/00705/
書名 ディープラーニング実践ガイド　クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けAIアプリ開発入門
著者名 Anirudh Koul／著 　 Siddha Ganju／著 　 Meher Kasam／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2023.4
ページ数 36,573p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-8144-0028-7
原書名 原タイトル:Practical deep learning for cloud,mobile,and edge
分類 00713
一般件名 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 実用的なディープラーニングアプリケーションを構築するには。ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスを丁寧に解説する。
タイトルコード 1002310006500

要旨 本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある３人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、ＡＩを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。
目次 人工知能の概観
画像の中にあるもの：Ｋｅｒａｓを使った画像の分類
犬か、猫か：Ｋｅｒａｓのコード３０行で行う転移学習
逆画像検索エンジンの作成：埋め込み表現を理解する
予測の初心者もマスターに：畳み込みニューラルネットワークの精度の最大化
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの速度と性能を最大化するチェックリスト
実践的なツールとヒント
コンピュータービジョンのクラウドＡＰＩ：１５分で作れます
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　ＳｅｒｖｉｎｇとＫｕｂｅｆｌｏｗを使った、クラウド上でのスケーラブルな推論サービス
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ．ｊｓとｍｌ５．ｊｓによるブラウザ上のＡＩ
ｉＯＳ上のＣｏｒｅ　ＭＬでオブジェクトをリアルタイムに分類する
Ｃｏｒｅ　ＭＬとＣｒｅａｔｅ　ＭＬを使ったｉＯＳアプリＮｏｔ　Ｈｏｔｄｏｇ
食べ物版Ｓｈａｚａｍ：ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　ＬｉｔｅとＭＬ　Ｋｉｔで作るＡｎｄｒｏｉｄアプリ
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのオブジェクト検出ＡＰＩを使った猫発見アプリ
Ｍａｋｅｒになろう：エッジデバイスでの組み込みＡｌ
Ｋｅｒａｓを使ったエンドツーエンドのディープラーニングと、自動運転車のシミュレーション
自動運転車を１時間でビルドする：ＡＷＳ　ＤｅｅｐＲａｃｅｒへの強化学習の適用


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。