| 1.
図書 |
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新納浩幸著
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| 2.
図書 |
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藤田毅著
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概要:
ニューラルネットワークの考え方、基本から、C++による実装、さらには「畳み込みニューラルネットワーク」「再帰型ニューラルネットワーク」まで解説。
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| 3.
電子ブック |
ＥＢ
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吉崎亮介, 祖父江誠人著
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概要:
機械学習の登場により、従来とは比べものにならないほど、高精度かつ複雑なデータ分析が可能となりました。本書は、機械学習の手法の中でもとくにディープラーニングに注目し、その実用的な応用のための知識を基礎から理解するためのものです。概念から、数学
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知識のまとめ、プログラミングとフレームワークの利用方法、クラウドによる環境の構築までを紹介します。画像の解析とテキスト分析処理を例に、ディープラーニングライブラリPyTorchを使って解説を行います。執筆者は人工知能の分野での教育活動やコンサルテーションに、豊富な経験を持っています。本書は、機械学習の「学び」を、読者が基礎からひととおり体験できるように構成されています。
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| 4.
図書 |
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チーム・カルポ著
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概要:
人工知能のためのプログラミング入門。アルゴリズムの基礎から実践までを解説!数式をPythonプログラムに落とし込む!
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| 5.
図書 |
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François Chollet著 ; クイープ訳
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概要:
現代エンジニアが習得しておきたいディープラーニングの基礎と実装をKeras開発者が実践解説!
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| 6.
図書 |
図書
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坂本俊之著
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概要:
ディープラーニングフレームワークChainerを使って画像の自動生成や画像のスタイル変換、意味のある文章の自動生成や機械翻訳などを行う人工知能プログラムの作成方法をわかりやすく解説!
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| 7.
図書 |
図書
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Jeremy Howard, Sylvain Gugger著 ; 中田秀基訳
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| 8.
図書 |
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我妻幸長著
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概要:
Udemyで公開中の大人気講座『“PyTorch+Colab”PyTorchで実装するディープラーニング—CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築』をもとにした書籍です。PyTorchを使い、CNNによる画像認識、RNNによる時系列データ
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処理、深層学習モデルを利用したAIアプリ開発方法を学ぶことができます。本書を通じてPyTorchを利用した深層学習のモデルの構築からWebアプリへの実装までできるようになります。
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| 9.
図書 |
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赤石雅典著
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概要:
本書の最終ゴールはPyTorchでディープラーニングプログラミングができるようになることです。表面的な理解ではなく、ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかるようにしました。数式は使わずイメージで必要な数学も解説します。新しい概念は一
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気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。初心者でも他書に頼らず、本書1冊でゴールにたどり着けます。
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| 10.
図書 |
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小嵜耕平 [ほか] 著
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概要:
画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう!
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