はじめての深層学習（ディープラーニング）プログラミング

［表紙］はじめての深層学習（ディープラーニング）プログラミング

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B5変形判／192ページ

定価2,508円（本体2,280円＋税10%）

ISBN 978-4-7741-8534-7

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書籍の概要

この本の概要

本書は，わずか11行のプログラム解説からはじまります。たったそれだけで深層学習を体験できるのが，いまの状況です。自らがハマってコードを書いて習得した著者が，Deel，Chainer，TensorFlowといった深層学習用フレームワークを使い，畳込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークのしくみをコードを読み解きながら解説します。

ニューラルネットワークの学習には，画像と自然言語を対象に，GUIツール（CSLAIER）を使って行う方法を紹介。さらに後半では，AlphaGoにも使われた深層強化学習，ファインチューニングの手法，深層化の本命と目されているオートエンコーダについても知ることができます。

こんな方におすすめ

  • AIプログラミング初学者

この書籍に関連する記事があります！

いま，深層学習が注目されているのはナゼ？ 人気フレームワークを使ってコードで納得するニューラルネットワーク
著者である清水氏は自身のブログでこんな記事を書いています。

本書のサンプル

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目次

第1章　深層学習超入門

  • 1.1　11行で書ける深層学習AIプログラム
  • 1.2　環境のセットアップ
    • 1.2.1　深層学習のためのマシン構成
  • 1.3　ソフトウェア環境のセットアップ
    • 1.3.1　Gitとpipをインストールする
    • 1.3.2　OpenCVをインストールする
    • 1.3.3　CUDAをインストールする
    • 1.3.4　Chainerをインストールする
    • 1.3.5　Deelをインストールする
  • 1.4　手軽に画像認識を試す
  • 1.5　カメラに写ったものをリアルタイムに認識する
  • 1.6　ビデオから物体認識する
  • 1.7　どうして画像認識できるのか？
  • 1.8　畳込みニューラルネットワークで画像をクラスに分類する
  • 1.9　わずか15行のプログラムで画像を学習させてみる
  • 1.10　本格的に学習させてみよう
    • 1.10.1　深層学習のためのGUI環境CSLAIERのインストール
    • 1.10.2　学習データセットの作り方
    • 1.10.3　学習をさせてみよう
    • 1.10.4　学習グラフを見るコツ
    • 1.10.5　うまく学習させるためのコツ

第2章　Chainerで機械学習を基礎から学ぼう

  • 2.1　最も簡単なニューラルネットワーク
  • 2.2　論理演算を学習させてみる
  • 2.3　畳込みニューラルネットワーク（CNN，Convolutional Neural Network）
  • 2.4　畳込みニューラルネットワークのいろいろ
  • 2.5　学習させた畳込みニューラルネットワークをPythonから利用する

第3章　リカレントニューラルネットワークのプログラミング

  • 3.1　入力するたびに答えが変わるニューラルネットワーク
  • 3.2　CSLAIERによるLSTM
  • 3.3　LSTMによるプログラミング
  • 3.4　学習させたデータからの推定

第4章　TensorFlowを学ぼう

  • 4.1　分散計算に適した本格的なフレームワーク「TensorFlow」
  • 4.2　TensorFlowのインストール
  • 4.3　テンソルとは？
  • 4.4　Hello, TensorFlow
  • 4.5　ChainerとTensorFlowを比較しながら学ぶ
  • 4.6　TensorFlowでの画像分類（Inception-v3）
  • 4.7　会話ロボットはここまで喋れる!?
  • 4.8　TensorFlowのseq2seqで英仏自動翻訳ニューラルネットワークを作ろう

第5章　深層強化学習　Deep Q Learning

  • 5.1　強化学習とは？
  • 5.2　DQNとは？
  • 5.3　LIS，Life In Silico（CNNとDQNの組み合わせで作る人工生命）
  • 5.4　LIS のインストールと実行

第6章　深層学習のこれから

  • 6.1　名画のタッチを真似する人工知能
  • 6.2　写真から説明文を生成　その逆も可能!?　意訳し，創作する人工知能
  • 6.3　超解像からビッグデータ解析まで，深層学習の本命　オートエンコーダ
  • 6.4　積層オートエンコーダによるビッグデータ解析
  • 6.5　畳込みニューラルネットワークのファインチューニング
  • 6.6　複雑なAIをよりシンプルなAIに学習させる「蒸留」
  • 6.7　人工知能と生体知能の類似性と違い
  • 6.8　おわりに

著者プロフィール

清水亮（しみずりょう）

株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO。株式会社ドワンゴ会長室第三課長を兼務。深層学習を中心とした人工知能の研究開発を専門とし，自らプログラミングも行う。1976年新潟県長岡市生まれ。2004年度に独立行政法人情報処理推進機構（IPA）より天才プログラマー／スーパークリエイターとして認定される。2013年に開発した手書きプログラミング端末enchantMOONがきっかけで深層学習と出会い，深層学習ワークステーションDEEPstationシリーズの開発や，深層学習ソフトウェア開発，深層学習を前提としたAIプログラミング教室など，AIを中心とした事業展開を行う。2016年より自身が主催する秋葉原プログラミング教室にて，深層学習プログラミングを学ぶ「AIプログラミングコース」を開講。

著書

「よくわかる人工知能　最先端の人だけが知っているディープラーニングのひみつ」　KADOKAWA（2016/10/17）
「教養としてのプログラミング講座」　中央公論新社（2014/3/7）
「最速の仕事術はプログラマーが知っている」　クロスメディア・パブリッシング（インプレス）（2015/7/24）
「プログラミングバカ一代」　晶文社（2015/7/25）