「PythonとKerasによるDeep Learning」を理解する
Pythonベース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実践解説 オリジナルサイト Part1 ディープラーニングの紹介 第1章:人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングの基本的なコンテキストと予備知識を提供 第2章:ディープラーニングに取り組むために必要な基本概念(テンソル、テンソル演算、勾配降下法、バックプロパゲーション)を紹介 第3章:ディープラーニングフレームワークであるKerasの紹介。分類タスクと回帰タスクを処理する単純なニューラルネットワーク 第4章:機械学習の一般的なワークフローとよくある落とし穴・解決法を詳解 Part2 ディープラーニングの応用例としてコンピュータビジョンと自然言語処理を解説 第5章:画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる 第6章:テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法 第7章:最先端のディープラーニングモデルを構築するための高度な手法を紹介 第8章:画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介 第9章:本書の総括。ディープラーニングの限界とその未来を予測  開発環境 Ubuntsu 16.04 NVIDIA cv@cv:~$ nvidia-smi Sat Aug 18 08:00:26 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 390.77 Driver Version: 390.77 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A