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ソニー開発のNeural Network Console入門--販売終了

AIシステムの構築案件が急増しています。近い将来、AIなしのビジネスも生活も、考えられなくなるでしょう。データサイエンティストや先進プログラマに限らず、一般SEや理工系の学生層にまで、ディープラーニングに対する学習意欲が広がっているのは当然のことです。そうした方々にとって最初のハードルは、手法(理論)を説明する数式が難解なこと。もう1つは、実装のためのコーディングです。

そこで本書では、知っておくべき3つの手法だけを、気鋭のデータサイエンティストが丁寧に解説します。数式を一切使わず、①全結合型・②畳み込み型・③再帰型のニューラルネットワークの手法を図で紹介します。そして、ソニーが開発した注目のディープラーニングツール「Neural Network Console」を使用し、ドラッグ&ドロップ操作でニューラルネットワークを構築し、ボタン1つで処理を実行、結果を評価できます。

本書ではこの究極のAIツールを用いた初級・中級・上級の体験学習を通じ、実装に必要な最低限の知識を効率よく獲得できます。これにより、「数式が読めない」「プログラミングは苦手」という一般SEや初学者の方々に、ディープラーニングの入り口を大きく開きます。

内容

  • 1 AIの世界へようこそ
    • 1.1 AIとデータサイエンス
    • 1.2 機械学習
    • 1.3 ニューラルネットワークからディープラーニングへ
  • 2 ディープラーニングの手法
    • 2.1 ニューラルネットワーク
    • 2.2 ディープラーニング
    • 2.3 畳み込みニューラルネットワーク
    • 2.4 再帰型ニューラルネットワーク
  • 3 AIツールとNeural Network Console
    • 3.1 世界で普及するAIツール
    • 3.2 Neural Network Console
    • 3.3 NNCのインストール
    • 3.4 NNCの操作画面
  • 4 初級:サンプルプロジェクトを実行してみよう!
    • 4.1 ニューラルネットワークによる画像分類(1)
    • 4.2 CNNによる画像分類(1)
  • 5 中級:新規プロジェクトを実行してみよう!
    • 5.1 ニューラルネットワークによる画像分類(2)
    • 5.2 CNNによる画像分類(2)
    • 5.3 ネットワーク構造の最適化
  • 6 上級:オリジナル画像で実装してみよう!
    • 6.1 データセットの作成
    • 6.2 ネットワークの作成
    • 6.3 データセットの選択
    • 6.4 学習条件の設定
    • 6.5 学習の実行
    • 6.6 評価の実行
  • 7 上級:オリジナルデータで実装してみよう!
    • 7.1 データの前処理
    • 7.2 データセットの登録
    • 7.3 ネットワークの作成
    • 7.4 データセットの選択
    • 7.5 学習条件の設定
    • 7.6 学習の実行
    • 7.7 評価の実行
  • 付録
    • A.1 NNC非対応OSのPCにNNCをインストール
    • A.2 機械学習を使って分類問題を解いてみよう!

資料


  • 足立 悠 著
  • B5変型判 288ページ
  • 定価:2,400円+税
  • ISBN:978-4-86594-114-2
  • 2018年1月中旬刊行
  • 出版社商品ページ
2019年9月18日更新
Category
Name ソニー開発のNeural Network Console入門--販売終了
Code RIC-1114
SKU# 3645
Shipping 200
税込単価 2,640 JPY
This item is retired.
短縮URL ssci.to/3645
公開日 2018年1月24日