現代エンジニアの必須知識：ディープラーニング技術を身に付けよう！ PythonのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、多くの人々がディープラーニングを活用できるようPythonコーディングを交えながら分かりやすく説明していきます。「ディープラーニングを適用できる課題とはなにか」「限界はどこにあるのか」を実践解説。Keras/TensorFlow 2対応。第1版(2017年)以降の話題やモデル・理論とその実装コードなど、より丁寧に解説し大幅にボリュームアップしています。 ディープラーニングにより自動言語翻訳や画像認識の精度は飛躍的に向上し、現代のソフトウェア開発者にとってその技術の理解と習得は必要不可欠な分野になりつつあります。機械学習プラットフォームTensorFlowの上で動作するKerasは、Pythonで書かれたディープラーニングのAPIです。数学やデータサイエンスの専門的な知識がなくともディープラーニングを手軽に実装できるようになります。Keras開発者であるFrançois Cholletは、改訂・増補された本書で、機械学習の初心者と経験者、両者に向けたアドバイスを提供します。直感的な説明とわかりやすいイラスト・例題で理解が深まり、ディープラーニングのアプリケーションを開発するために必要なスキルをすぐに身につけることができます。・ディープラーニングの最初の一歩・画像分類と画像セグメンテーション・時系列予測・テキスト分類と機械翻訳・テキスト生成、画像生成1章 ディープラーニングとは何か2章 ニューラルネットワークの数学的要素3章 KerasとTensorFlow4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰5章 機械学習の基礎6章 機械学習のユニバーサルワークフロー7章 Kerasを使いこなす8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング10章 時系列のためのディープラーニング11章 テキストのためのディープラーニング12章 生成型ディープラーニング13章 現実世界でのベスト・プラクティス14章 本書のまとめ 1章 ディープラーニングとは何か2章 ニューラルネットワークの数学的要素3章 KerasとTensorFlow4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰5章 機械学習の基礎6章 機械学習のユニバーサルワークフロー7章 Kerasを使いこなす8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング10章 時系列のためのディープラーニング11章 テキストのためのディープラーニング12章 生成型ディープラーニング13章 現実世界のベストプラクティス14章 本書のまとめ François Chollet（フランソワ・ショレ） 最も広く使われているディープラーニングフレームワークの1つであるKerasの作成者。現在はGoogle のソフトウェアエンジニアとしてKerasチームを率いている。抽象化、推論、そして人工知能の汎化性能を向上させる方法の研究にも取り組んでいる。 ［監訳］巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ） 株式会社GRIT Tech CTO。2018 年に Forbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング 第2版』、『ビジネスパーソンのための人工知能入門』（マイナビ出版刊）等がある。 ［翻訳］株式会社クイープ 1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『Python機械学習プログラミング　第3版』『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム』（インプレス）、『なっとく！ AIアルゴリズム』（翔泳社）、『PythonとKerasによるディープラーニング』（マイナビ出版）などがある。 http://www.quipu.co.jp ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

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