Python によるディープラーニング

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。 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 TensorFlow 4 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