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1.

図書

図書
岡田陽介著
出版情報: 東京 : 日本実業出版社, 2018.10  185p ; 21cm
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1章 : なぜ、いまだにAI導入を躊躇するのか
2章 : ネコでもわかるディープラーニングの原理
3章 : AIの導入前に知っておきたいこと
4章 : データ取得から学習、デプロイ、運用まで—AI導入のプロセスを知る
5章 AIを導入した企業のビフォー : &
アフター
6章 : 画像、音声、テキストが新しいビジネスを生む
7章 : レバレッジ・ポイントにAIの力を注ぎ込む
1章 : なぜ、いまだにAI導入を躊躇するのか
2章 : ネコでもわかるディープラーニングの原理
3章 : AIの導入前に知っておきたいこと
概要: AI・ディープラーニングが当たり前の時代。実装に成功した企業が、産業界の未来を創る。
2.

図書

図書
新納浩幸著
出版情報: 東京 : オーム社, 2017.9  ix, 196p ; 21cm
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Chainerとは
NumPyで最低限知っておくこと
ニューラルネットのおさらい
Chainerの使い方
Chainerの利用例
Trainer
Denoising : AutoEncoder
Convolution Neural : Network
word2vec
Recurrent Neural : Network〔ほか〕
Chainerとは
NumPyで最低限知っておくこと
ニューラルネットのおさらい
3.

図書

図書
I/O編集部編集
出版情報: 東京 : 工学社, 2017.10  143p ; 21cm
シリーズ名: I/O books
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1章 : 「ディープ・ラーニング」とは何か
2章 : 「ディープ・ラーニング」の開発環境
3章 : 「ディープ・ラーニング」の開発に必要なもの
4章 : 「Python」を使って『機械学習』を学ぶための環境構築
5章 : TensorFlow
6章 : 「Chainer」で始める「ニューラル・ネットワーク」
7章 : Keras
8章 : その他の機械学習
9章 : 強化学習
10章 : 「機械学習モデル」の実装における「テスト」
1章 : 「ディープ・ラーニング」とは何か
2章 : 「ディープ・ラーニング」の開発環境
3章 : 「ディープ・ラーニング」の開発に必要なもの
概要: 実用期を迎えた「人工知能」(AI)の手法として、「ディープ・ラーニング」が注目され、そのためのツールが続々登場しています。本書は、「ディープ・ラーニング」に関する基礎知識に加え、環境構築の方法、さらに「TensorFlow」「Chainer 」「Keras」など代表的なライブラリの活用方法など解説。 続きを見る
4.

図書

図書
中井悦司著
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2016.9  263p ; 24cm
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1 TensorFlow入門 : ディープラーニングとTensorFlow
環境準備
TensorFlowクイックツアー
2 分類アルゴリズムの基礎 : ロジスティック回帰による二項分類器
ソフトマックス関数と多項分類器
多項分類器による手書き文字への分類
3 ニューラルネットワークを用いた分類 : 単層ニューラルネットワークの構造
単層ニューラルネットワークによる手書き文字の分類
多層ニューラルネットワークへの拡張
4 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出 : 畳み込みフィルターの機能
畳み込みフィルターを用いた画像の分類
畳み込みフィルターを用いた手書き文字の分類
5 畳み込みフィルターの多層化による性能向上 : 畳み込みニューラルネットワークの完成
その他の話題
Appendix
1 TensorFlow入門 : ディープラーニングとTensorFlow
環境準備
TensorFlowクイックツアー
概要: こんな人におすすめ:機械学習、データ分析の専門家ではないけど興味がある、ディープラーニングのアルゴリズムがどうなっているのか知りたい、TensorFlowの公式サンプルコードだけでは、どう使っていいかわからない。TensorFlowを実際に 動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解しよう! 続きを見る
5.

図書

図書
藤田一弥, 高原歩共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2016.11  viii, 265p, 図版 [4]p ; 21cm
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ネットワークの構成 : 順伝播型ネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク ほか
基本用語 : ディープラーニングの処理概要
活性化関数 ほか
画像のクラス分類 : 共通データの作成
9層のネットワークでクラス分類 ほか
物体検出 : 物体の位置を検出—26層のネットワーク
物体の形状を検出—23層のネットワーク
強化学習—三目並べに強いコンピュータを育てる : 強化学習
基本的な枠組み ほか
ネットワークの構成 : 順伝播型ネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク ほか
基本用語 : ディープラーニングの処理概要
6.

図書

図書
テレンス・J・セイノフスキー著 ; 藤崎百合訳
出版情報: 東京 : ニュートンプレス, 2019.4  8, 381p ; 21cm
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第1部 新たな着想による知能 : 機械学習の台頭
人工知能の復活
ニューラルネットワークの夜明け ほか
第2部 さまざまな学習方法 : カクテルパーティー問題
ホップフィールド・ネットワークとボルツマンマシン
誤差逆伝播法 ほか
第3部 テクノロジーと科学の衝撃 : 機械学習の将来
アルゴリズムの時代
チップス先生こんにちは(Hello,Mr.Chips) ほか
第1部 新たな着想による知能 : 機械学習の台頭
人工知能の復活
ニューラルネットワークの夜明け ほか
7.

図書

図書
福岡大輔編
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.4  viii, 165p ; 26cm
シリーズ名: 医療AIとディープラーニングシリーズ / 藤田広志監修 ; No.2 . 標準医用画像のためのディープラーニング||ヒョウジュン イヨウ ガゾウ ノ タメ ノ ディープ ラーニング
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第1章 深層学習の基礎 : 人工知能(AI)の歴史
医用画像研究の歴史 ほか
第2章 Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理 : Neural Network Consoleとは
Neural Network Consoleの入手と設定 ほか
第3章 DIGITSを使った深層学習と医用画像処理 : DIGITSとは
DIGITS環境 ほか
第4章 医用画像データの取り扱い : 医用画像フォーマット(DICOM)と各種ビューワソフト
ImageJを使った画像変換
第1章 深層学習の基礎 : 人工知能(AI)の歴史
医用画像研究の歴史 ほか
第2章 Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理 : Neural Network Consoleとは
8.

図書

図書
藤田広志監修・編
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.4  xi, 210p ; 26cm
シリーズ名: 医療AIとディープラーニングシリーズ / 藤田広志監修 ; No.1
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基礎編 : 人工知能(AI)総論
ニューラルネットワーク
ディープラーニング ほか
応用編 : 検出する
分類する
推定する ほか
事例編 : 眼底画像
病理画像
大腸内視鏡画像診断支援 ほか
基礎編 : 人工知能(AI)総論
ニューラルネットワーク
ディープラーニング ほか
9.

図書

図書
ジョン・D・ケレハー著 ; 久島聡子訳
出版情報: 東京 : ニュートンプレス, 2020.2  302p ; 19cm
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第1章 : ディープラーニング入門
第2章 : 基本的概念
第3章 : ニューラルネットワーク:ディープラーニングの基礎となる構成要素
第4章 : ディープラーニング小史
第5章 : 畳み込みニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワーク
第6章 : 関数の学習
第7章 : ディープラーニングの未来
第1章 : ディープラーニング入門
第2章 : 基本的概念
第3章 : ニューラルネットワーク:ディープラーニングの基礎となる構成要素
概要: 人工知能を劇的に進化させた革新的技術のすべてがわかる!マサチューセッツ工科大学出版局の人気シリーズ。待望の日本語版刊行!
10.

図書

図書
日経ビッグデータ編
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2017.1  183p ; 21cm
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序章 : ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
1章 : 超入門—人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
2章 : 入門—ディープラーニングの仕組み
3章 : グーグル事例編—グーグルのディープラーニング活用事例
4章 : 企業事例編—ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる
5章 : 活用フレームワーク編—データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう
6章 将来展望編—ディープラーニングが課題を解決する未来へ : グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く
序章 : ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
1章 : 超入門—人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
2章 : 入門—ディープラーニングの仕組み
概要: ディープラーニングは人工知能、機械学習と何が違う?Googleの先進事例から日本企業による身近な業務改善まで!未来の新ビジネス創造から現業務の改善まで、AIのインパクトをこの1冊で理解。
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