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Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear) (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2016/10/7

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商品の説明

著者について

■著者/翻訳者
◎巣籠 悠輔[すごもり・ゆうすけ]
Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て、2016年、医療ITスタートアップを共同創業。2016年9月より東京大学招聘講師。東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。

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対応言語 Java Java Java
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対象読者 ・なんとなくJavaを使っているけれど、オブジェクト指向の理解には自信がない方 ・学習の途中で挫折してしまったという方 ・新人エンジニアの方 ・Javaの基本文法やオブジェクト指向の概念は理解した方 ・ディープラーニングについて知りたいプログラマーやエンジニア
本書で分かること はじめてのプログラミング、プログラムの基本構造、変数、式と演算子、評価のしくみ、分岐、繰り返し、配列、メソッド、パッケージ、オブジェクト指向の全体像と本質、インスタンスとクラス、コンストラクタ、静的メンバ、カプセル化、継承、抽象クラス、インタフェース、多態性、日付の扱い、Objectクラス、ラッパークラス、例外、その他のAPIの紹介 Javaの基本文法やオブジェクト指向の概念は理解した方が、ステップアップに読んでいただきたい1冊。正規表現やコレクション、データベース連携、リファクタリング、並列処理など、Javaを仕事で使いこなすために必須の実践的知識が身につく 深層学習に関連する機械学習アルゴリズムの復習、深層学習アルゴリズムの主要な理論、Javaでゼロから実装する方法、Javaライブラリを利用した実装方法、人工知能やディープラーニングの変遷や今後の展望、番外編としてTheano/TensorFlow/CaffeをPythonで利用する方法も解説

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