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【図書】 ディープラーニング構築テンプレート

ＡＩプロジェクトの必須事項と技術的指針 -- ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ --
Ａｄａｍ　Ｇｉｂｓｏｎ ／著, 新郷美紀 ／著・訳   -- インプレス -- ２０２０．９ -- ２１ｃｍ -- ２５６ｐ

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タイトル ディープラーニング構築テンプレート
副書名 ＡＩプロジェクトの必須事項と技術的指針
シリーズ名 ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ
著者名等 Ａｄａｍ　Ｇｉｂｓｏｎ ／著, 新郷美紀 ／著・訳  
出版 インプレス ２０２０．９
大きさ等 ２１ｃｍ ２５６ｐ
分類 007.13
件名 深層学習
注記 欧文タイトル：Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｐｒｏｊｅｃｔ　Ｔｅｍｐｌａｔｅ
注記 索引あり
著者紹介 【Ａｄａｍ　Ｇｉｂｓｏｎ】Ｋｏｎｄｕｉｔ社のＣＴＯ。全職はＳｋｙｍｉｎｄ社の共同経営者。２０１０年からオープンソースソフトウェアの開発を行っている。２０１２年にＪａｖａベースの機械学習システムであるＤｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ４ｊを発案。アメリカのミシガン州で育ち、数年間をシリコンバレーで過ごす。現在は東京在住。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 ディープラーニングは、近年のＡＩテクノロジーの中心的な存在です。企業でもこの技術を活用しようとする動きが増えてきていますが、ディープラーニングのシステム化に成功するには、そのための十分な知識が必要です。本書では、ディープラーニングフレームワークの開発者であり、さまざまなＡＩプロジェクトでの経験を有するアダム・ギブソン氏が、ディープラーニングなどＡＩを活用したシステム化のキーポイントを説明します。また、ディープラーニングの使いこなしに役立つ本質的な知識も解説。今まさに現場でＡＩ技術の実装を行っている方、ＡＩプロジェクトの管理を行っている方に格好の内容となっています。
目次 第１章　ディープラーニングプロジェクトはなぜうまくいかないのか―ディープラーニングの現状とテンプレートの意義；第２章　機械学習プロジェクトの標準プロセス“課題理解からメンテナンスまで”―ＡＩテンプレートでミス／ギャップを解消する；第３章　ディープラーニングの基本構成―直感的に仕組みをとらえる；第４章　畳み込みニューラルネットワークのメカニズムと意味をとらえる―フレームワークの使用方法を超えた知識の必要性；第５章　再帰型ニューラルネットワークのメカニズムと意味をとらえる―適切な利用のための直感的理解；第６章　ＡＩ開発テンプレート適用のユースケース―機械学習をビジネスで利用するために；Ａｐｐｅｎｄｉｘ　ＡＩテンプレートを実装したサンプル―Ｄｏｃｋｅｒ上で動作する機械学習パイプライン
ISBN(13)、ISBN 978-4-295-00986-3　　 4-295-00986-5
書誌番号 1113815070

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中央 ４階自然科学 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2067231735 iLisvirtual

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