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直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2018/8/11

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商品の説明

内容(「BOOK」データベースより)

直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。ニューラルネットワークおよびPython3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。

著者について

Antonio Gulli(アントニオ・グッリ):検索エンジン、オンラインサービス、機械学習、情報検索、分析、クラウドコンピューティングの専門家。これまでヨーロッパの4つの異なる国で専門的な経験を積み、ヨーロッパとアメリカの6つの国でマネージャーを務めた。具体的には、出版業界(Elsevier)からポータルサイト(Ask.com)、通信業界(Tiscali)、ハイテク産業の研究開発部門(Microsoft、Google)といった複数の分野でCEO、GM、CTO、VP、ディレクター、サイトリーダーを務めた。

Sujit Pal(サジット・パル):Elsevier Labsの技術研究部長。研究コンテンツとメタデータを中心としたインテリジェントシステムの構築に従事。主な関心事は情報検索、オントロジー、自然言語処理、機械学習、分散処理。現在、ディープラーニングモデルを使用して画像の分類と類似性に取り組んでいる。以前はコンシューマーヘルスケア業界でオントロジーセマンティック検索、コンテンツターゲット広告、EMR データ処理プラットフォームの構築をサポートしていた。

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