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1.

図書

図書
藤田毅著
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2017.6  viii, 256p ; 24cm
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01 : ディープラーニング概論
02 : ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング
03 : ニューラルネットワーク
04 : 誤差逆伝播
05 : C++によるニューラルネットワークの実装
06 : 学習の最適化と過学習
07 : 事前学習
08 : 畳み込みニューラルネットワーク
09 : 再帰型ニューラルネットワーク
01 : ディープラーニング概論
02 : ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング
03 : ニューラルネットワーク
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。
2.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2019.1  247p ; 21cm
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第1章 ディープラーニングとは何なのか : 深層学習(ディープラーニング)とは
ディープラーニングって具体的に何をするの?
第2章 ニューロンの発火を調整する : 自分以外を拒否するように学習する
Kerasで構築したニューラルネットワークで手書き数字を認識する
第3章 画像認識/物体認識を行う : 2次元フィルターを配置した「畳み込みニューラルネットワーク」
訓練データに過剰に適合するのを避ける
飛行機、自動車、イヌ、ネコなど10種類の物体を認識する
カラー画像を移動、回転、拡大・縮小して認識精度を90%にする
第4章 セマンティックギャップをなくす : イヌとネコ、機械にとっては見分けるのは困難
転移学習でイヌとネコを高精度で見分ける
第5章 過去の情報を取り入れて学習する : 過去の情報を現在の学習に活かす試み / リカレントニューラルネットワーク
RNNにLSTMを配置して画像認識を行う
第1章 ディープラーニングとは何なのか : 深層学習(ディープラーニング)とは
ディープラーニングって具体的に何をするの?
第2章 ニューロンの発火を調整する : 自分以外を拒否するように学習する
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!
3.

図書

図書
Jeremy Howard, Sylvain Gugger著 ; 中田秀基訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2021.5  xx, 561p ; 24cm
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第1部 ディープラーニングの実際 : ディープラーニングへの旅路
モデルから実運用へ ほか
第2部 fastaiのアプリケーションを理解する : 舞台裏:数字のクラス分類器
画像クラス分類 ほか
第3部 ディープラーニングの基礎 : 言語モデルを1から作る
畳み込みニューラルネットワーク ほか
第4部 ディープラーニングを1から作る : 基礎からのニューラルネットワーク
CAMを用いたCNNの解釈 ほか
第1部 ディープラーニングの実際 : ディープラーニングへの旅路
モデルから実運用へ ほか
第2部 fastaiのアプリケーションを理解する : 舞台裏:数字のクラス分類器
4.

図書

図書
赤石雅典著
出版情報: [東京] : 日経BP , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2021.9  xiv, 567p ; 21cm
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初めての画像認識
基礎編 : ディープラーニングのためのPythonのツボ
PyTorchの基本機能
初めての機械学習 ほか
機械学習実践編 : 線形回帰
2値分類
多値分類 ほか
画像認識実践編 : CNNによる画像認識
チューニング技法
事前学習済みモデルの利用 ほか
初めての画像認識
基礎編 : ディープラーニングのためのPythonのツボ
PyTorchの基本機能
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 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。 続きを見る
5.

図書

図書
小嵜耕平 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 講談社, 2023.1  xi, 210p ; 24cm
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第1章 機械学習コンテストの基礎知識 : 機械学習コンテストのおおまかな流れ
機械学習コンテストの歴史 ほか
第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 : 探索的データ分析
モデルの作成 ほか
第3章 画像分類入門 : 畳み込みニューラルネットワークの基礎
コンテスト「Dogs vs.Cats Redux」の紹介 ほか
第4章 画像検索入門 : 画像検索タスク
学習済みモデルを使ったベースライン手法 ほか
第5章 テキスト分類入門 : Quora Question Pairs
特徴量ベースのモデル ほか
第1章 機械学習コンテストの基礎知識 : 機械学習コンテストのおおまかな流れ
機械学習コンテストの歴史 ほか
第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 : 探索的データ分析
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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