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1.

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
2.

図書

図書
小川雄太郎著
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2018.6  239p ; 24cm
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第1章 : 強化学習の概要
第2章 : 迷路課題に強化学習を実装しよう
第3章 : 倒立振子課題に強化学習を実装しよう
第4章 : PyTorchでディープラーニングを実装しよう
第5章 : 深層強化学習DQNを実装しよう
第6章 : 深層強化学習の発展版を実装しよう
第7章 : AWSのGPU環境でブロック崩しを実装しよう
第1章 : 強化学習の概要
第2章 : 迷路課題に強化学習を実装しよう
第3章 : 倒立振子課題に強化学習を実装しよう
概要: 強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習を分かりやすく解説。Python+PyTorchで「倒立振子課題」「迷路」「ブロック崩し」を攻略するプログラミングを実装していきます。
3.

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
4.

図書

図書
小高知宏著
出版情報: 東京 : オーム社, 2017.3  vi, 216p ; 21cm
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第1章 自然言語処理と深層学習 : 自然言語処理の歴史
深層学習とは
自然言語処理における深層学習
第2章 テキスト処理による自然言語処理 : 自然言語文のテキスト処理
単語2‐gramによる文生成
第3章 自然言語文解析への深層学習の適用 : CNNによる文の分類
準備1 畳み込み演算とプーリング処理
準備2 全結合型ニューラルネット
畳み込みニューラルネットの実装
第4章 文生成と深層学習 : リカレントニューラルネットによる文生成
RNNの実装
RNNによる文生成
付録 : 行の繰り返し回数を行頭に追加するプログラム uniqc.c
行頭の数値により行を整列するプログラム sortn.c
全結合型ニューラルネットのプログラム bp.c
第1章 自然言語処理と深層学習 : 自然言語処理の歴史
深層学習とは
自然言語処理における深層学習
5.

図書

図書
原武史編
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.7  ix, 199p ; 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.3 . 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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1 環境構築
2 データの準備/前処理
3 Shallow networkの利用
4 畳み込みニューラルネットワークの利用
5 画像の領域分割 / U‐Net
6 動画像のシーン分割と分類
7 画像のノイズ除去
8 画像の超解像
9 画像の特徴抽出
10 画像の変換や生成
11 : 評価方法
1 環境構築
2 データの準備/前処理
3 Shallow networkの利用
6.

図書

図書
坂本俊之著
出版情報: 新潟 : シーアンドアール研究所, 2017.12  263p ; 21cm
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01 : ニューラルネットワークとは
02 : Chainerの基礎
03 : 超解像画像の作成
04 : 画像の自動生成
05 : 画像のスタイル変換
06 : 文章の自動生成
07 : 意味のある文章の自動生成
08 : 気械翻訳
09 : 画像のキャプションの生成
01 : ニューラルネットワークとは
02 : Chainerの基礎
03 : 超解像画像の作成
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!
7.

図書

図書
Antonio Gulli, Sujit Pal著 ; 大串正矢, 久保隆宏, 中山光樹訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2018.8  xxiii, 309p ; 21cm
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1章 : ニューラルネットワークの基礎
2章 : KerasのインストールとAPI
3章 : 畳み込みニューラルネットワーク
4章 : GANとWaveNet
5章 : 単語分散表現
6章 : リカレントニューラルネットワーク
7章 : さまざまなディープラーニングのモデル
8章 : AIによるゲームプレイ
9章 : 総括
付録A : GPUを考慮した開発環境の構築
1章 : ニューラルネットワークの基礎
2章 : KerasのインストールとAPI
3章 : 畳み込みニューラルネットワーク
概要: 直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、A IゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。ニューラルネットワークおよびPython3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。 続きを見る
8.

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
9.

図書

図書
上野晴樹著
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.5  xvi, 304p ; 21cm
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1 人工知能とは—人の様々な知能をコンピュータ化できるか? : 人工知能の定義
人工知能の2つの潮流:知識ベースとディープラーニング ほか
2 ディープラーニング‐多層 : 深層)ニューラルネットワークによるデータ分類機(ディープラーニングの周辺
ニューロンとニューロンモデル ほか
3 アルファ碁‐ディープラーニング、モンテカルロ法と強化学習 : 囲碁とは
モンテカルロ法とは ほか
4 知識ベースシステム‐ディープラーニングとの統合を目指して : ミンスキーの問題意識
コンピュータビジョンとディープラーニングの違い ほか
1 人工知能とは—人の様々な知能をコンピュータ化できるか? : 人工知能の定義
人工知能の2つの潮流:知識ベースとディープラーニング ほか
2 ディープラーニング‐多層 : 深層)ニューラルネットワークによるデータ分類機(ディープラーニングの周辺
10.

図書

図書
François Chollet著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2018.5  xiv, 376p ; 24cm
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1 ディープラーニングの基礎 : ディープラーニングとは何か
予習:ニューラルネットワークの数学的要素
入門:ニューラルネットワーク
機械学習の基礎
2 ディープラーニングの実践 : コンピュータビジョンのためのディープラーニング
テキストとシーケンスのためのディープラーニング
高度なディープラーニングのベストプラクティス
ジェネレーションディープラーニング
本書のまとめ
1 ディープラーニングの基礎 : ディープラーニングとは何か
予習:ニューラルネットワークの数学的要素
入門:ニューラルネットワーク
概要: 本書を読むことで、「ディープラーニングとは何か」「適用可能な問題とは」「その限界はどこにある?」を理解できます。
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