近刊検索 デルタ

2021年9月8日発売

翔泳社

Google Colaboratoryで学ぶ!あたらしい人工知能技術の教科書 機械学習・深層学習・強化学習で学ぶAIの基礎技術

AI & TECHNOLOGY
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内容紹介
最新のAI開発プラットフォームで
機械学習・深層学習・強化学習の
基礎技術を学ぼう!

【本書の概要】
本書はUdemyで大人気の講座
『AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-』をもとにした書籍です。
・機械学習(回帰、k平均法、サポートベクターマシン)
・深層学習(画像識別や画像生成、RNN)
・強化学習(Cart Pole問題、深層強化学習)
といった、AI開発でニーズの高い人工知能技術を、深層学習を中心に解説しています。
また本書ではサンプルを用意していますので、サンプルを動かしながら、AI技術の仕組みを理解できます。
開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。

【Google Colaboratoryとは】
ブラウザ上で利用できる機械学習や深層学習向けの開発環境です。
GPUを無料で利用できるので、コードの実行時間を大幅に短縮できます。

【本書ポイント】
・機械学習・深層学習・強化学習の基礎知識を一気に学べる
・Pythonでコードを動かしながら機械学習・深層学習・強化学習の理論を学べる

【対象読者】
・何らかのプログラミング経験のある方
・機械学習・深層学習・強化学習を学ぶ意欲のある方
・高校数学以上の数学知識のある方

【著者プロフィール】
我妻幸長(あづま・ゆきなが)
SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。
人工知能(AI)関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。
著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。

目次
Chapter 0 イントロダクション
Chapter 1 人工知能、ディープラーニングの概要
Chapter 2 開発環境
Chapter 3 Pythonの基礎
Chapter 4 簡単なディープラーニング
Chapter 5 ディープラーニングの理論
Chapter 6 様々な機械学習の手法
Chapter 7 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
Chapter 8 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
Chapter 9 変分オートエンコーダ(VAE)
Chapter10 敵対的生成ネットワーク(GAN)
Chapter11 強化学習
Chapter12 転移学習

Appendix さらに学びたい方のために
著者略歴
我妻 幸長(アズマ ユキナガ azuma yukinaga)
タイトルヨミ
カナ:グーグルコラボラトリーデマナブ アタラシイジンコウチノウギジュツノキョウカショ キカイガクシュウシンソウガクシュウキョウカガクシュウデマナブエーアイノキソギジュツ
ローマ字:guugurukoraboratoriidemanabu atarashiijinkouchinougijutsunokyoukasho kikaigakushuushinsougakushuukyoukagakushuudemanabueeainokisogijutsu

※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを使用しています。

翔泳社の既刊から
松本大樹/著 佐々木千枝/著 田中孝佳/著 伊藤覚宏/著 大谷和紀/著 清水毅/著 ほか
大谷秀映/著 杉江耕平/著 ハラヒロシ/著 ハヤシアキコ/著 平本久美子/著 ヤマダジュンヤ/著
もうすぐ発売(1週間以内)
集英社:堂場瞬一 
えにし書房:マーガレット・マクミラン 真壁広道 
玄光社:CMNOW編集部 大塚素久(SYASYA) 
講談社:藤本ひとみ 

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