入門 ディープラーニング ―NumPyとKerasを使ったAIプログラミング― 電子書籍版
2970円（税込）
作品内容
※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。AIのしくみと，使いこなすための技術がいっぺんに身につくディープラーニングの入門書ディープラーニングをゼロから始めて，しっかりと理解したい人のための入門書です．ディープラーニングの基礎を一歩一歩着実に理解しながら，NumPyとKerasを使った実践的なAIプログラミングを学ぶことができます。本書は，ディープラーニングの原理を説明しているテキストでも，そのプログラミングを実践形式でまとめたチュートリアルのような本でもありません．それらの両方をバランスよく組み合わせた，本当の意味でディープラーニングをわかるように解説した本です．「AIの学習とは」から，「ディープラーニングによる画像認識プログラムの作成」までを，なるべくやさしい言葉で，しかし大事なところを省くことなく説明しています．これからディープラーニングを学ぶ人，また，いまいちディープラーニングについてわからないことがある人，プログラムがうまく実行できない人におすすめの書籍です．第1章 AIプログラミングを始めよう 1.1 AIとAIプログラミング 1.2 NumPyを使ってみよう 1.3 Matplotlibを使ってみよう第2章 AIの学習の基本的な考え方 2.1 AIはどうやって学習するのか 2.2 再帰計算法を理解しよう 2.3 学習アルゴリズムの基本形 2.4 勾配降下法を理解しよう 2.5 多変数関数の勾配降下法第3章 AIの学習の基本的なしくみ 3.1 重みを導入しよう 3.2 損失関数と重みの最適解 3.3 確率的勾配降下法 3.4 簡単なデータセットをつくってみよう 3.5 確率的勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム 3.6 ミニバッチ勾配降下法 3.7 ミニバッチ勾配降下法による重みの最適解を求めるプログラム第4章 ニューラルネットワークの導入 4.1 単純パーセプトロン 4.2 活性化関数（その1）：ステップ関数 4.3 基本論理ゲートの学習問題 4.4 誤り訂正学習法 4.5 学習プログラムを作成するときの注意点（その1） 4.6 プログラム例：AND ゲートの学習問題第5章 ニューラルネットワークに勾配降下法を適用する 5.1 活性化関数（その2）：シグモイド関数 5.2 単純パーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 5.3 学習プログラムを作成するときの注意点（その2） 5.4 プログラム例：単純パーセプトロンの確率的勾配降下法 5.5 単純パーセプトロンにミニバッチ勾配降下法を適用する 5.6 プログラム例：単純パーセプトロンのミニバッチ勾配降下法第6章 単純パーセプトロンを組み合わせる 6.1 パーセプトロンを「多出力」にする 6.2 活性化関数（その3）：ソフトマックス関数 6.3 多出力のパーセプトロンに確率的勾配降下法を適用する 6.4 学習のためのデータを十分に用意しよう 6.5 プログラム例：アイリスの種類を判別する学習問題第7章 ニューラルネットワークを2層にする 7.1 ニューラルネットワークの層を重ねる 7.2 1出力2層のニューラルネットワークの確率的勾配降下法 7.3 XORゲートの学習問題 7.4 プログラム例：XORゲートの学習問題第8章 ニューラルネットワークを多層にする 8.1 多出力多層のニューラルネットワーク 8.2 一般的なニューラルネットワークの確率的勾配降下法 8.3 誤差逆伝播法 8.4 学習プログラムを作成するための補足説明 8.5 プログラム例：手書き数字を認識する学習問題第9章 Kerasを使ってプログラミングする 9.1 Kerasとは何か 9.2 Kerasの導入 9.3 Kerasを用いたプログラムの基本構成 9.4 Kerasを用いたプログラムにおける損失関数 9.5 Kerasを用いたプログラムにおける学習アルゴリズム 9.6 Kerasを用いたプログラムにおける学習の評価指標 9.7 Kerasを用いた学習プログラムの例第10章 CNNで時系列データを処理しよう 10.1 畳み込みとは何か 10.2 CNN（畳み込みニューラルネットワーク） 10.3 活性化関数（その4）：tanh関数 10.4 1次元CNNのプログラム例 10.5 Kerasによる1次元のCNNの実現 10.6 Kerasによる1次元CNNのプログラム例第11章 RNNで時系列データを処理しよう 11.1 簡単な再帰型システム 11.2 RNN 11.3 簡単なRNNの学習アルゴリズム 11.4 簡単なRNNのプログラム例 11.5 KerasによるRNNの実現 11.6 KerasによるRNNのプログラム例第12章 ディープラーニングで画像認識を行おう 12.1 2次元畳み込み 12.2 活性化関数（その5）：ReLU関数 12.3 画像処理の2次元CNNのプログラム例 12.4 Kerasによる2次元CNNの実現 12.5 Kerasによる2次元CNNのプログラム例
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