藤野巖の作品一覧
「藤野巖」の「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―」「Pythonによるデータマイニングと機械学習」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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-※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 -
3.0※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。 本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書 本書は，本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書です． 初歩からていねいに解説してあります． 本書を読み切れば，誰でもPythonによるデータマイニングと機械学習の主な手法の実装方法が身に付きます。 準備編 第1章 データマイニングと機械学習 第2章 Python速習（基本編） 第3章 Python 速習（応用編） 基礎編 第4章 回帰分析 第5章 階層型クラスタリング 第6章 非階層型クラスタリング 第7章 単純ベイズ法による分類 第8章 サポートベクトルマシン法による分類 実践編 第9章 時系列数値データの予測 第10章 日経平均株価の予測 第11章 テキストデータマイニング 第12章 Wikipedia記事の類似度 第13章 画像データの取り扱い手法 第14章 画像の類似判別とクラスタリング
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