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)