ダウンロード 物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング 本

Pythonのライブラリの1つであるTensorFlowは、ディープラーニングを支える数学的な各種理論を学ぶのに最適なライブラリです。しかし、TensorFlowは学習に必要な計算式を開発者が自ら組み立てねばならないという少し高めのハードルがあります。本書は、TensorFlow2のライブラリを取り上げ、ディープラーニングの基礎理論から2次元フィルター、転移学習、時系列データ、自然言語処理などを楽しく学べる入門書です。1章ディープラーニングとは2章開発環境のセットアップとPythonの基礎3章ディープラーニングの数学的要素4章ニューラルネットワークの可動部(勾配ベースの最適化)5章ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)6章画像認識のためのディープラーニング7章一般物体認識のためのディープラーニング8章人間と機械のセマンティックギャップをなくす試み9章ジェネレーティブディープラーニング10章OpenCVによる「物体検出」