によって Antonio Gulli

直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ epubダウンロード無料 - 素晴らしい作家のAntonio Gulliが美しい直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピの本を書いています。 心配しないでください。直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピの件名はページごとに読むのがとても興味深いです。 この本には336ページページあります。 あなたが読むのに退屈を感じることはないと思います。 この素晴らしい本は、大手メーカーオライリージャパン (2018/8/11)から出版されています。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピを読むと、あなたの人生がより楽しくなります。 コンテンツの背後にあるアイデアをお楽しみいただけます。 すぐに直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピをノートパソコンに簡単にダウンロードしてください。

内容紹介 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Python 3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。 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。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) グッリ,アントニオ 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 パル,サジット 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 大串/正矢 株式会社カブク所属の機械学習エンジニア。業務では時系列データに対する異常検知に従事。奈良先端科学技術大学院大学で情報工学修士の学位を取得。InterSpeech 2013、PyCon JP 2016、EuroPython 2017で発表経験あり 久保/隆宏 2006年TIS株式会社入社。業務コンサルタントとしてキャリアをスタートし、主に化学系メーカーでの業務改善、システム構築・運用・保守までを一貫して手がける。その後より現場を助ける提案を行うことを目的に戦略技術センターへ異動。現在は「人のための要約」を目指し、少ない学習データによる要約の作成・図表化に取り組む。論文のまとめを共有するarXivTimesの運営など、技術の普及にも積極的に取り組む 中山/光樹 2015年TIS株式会社入社。入社後は、研究開発部門で自然言語処理の研究を担当。現在は、固有表現認識の研究に取り組む(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

ファイル名 : 直感-deep-learning-python-kerasでアイデアを形にするレシピ.pdf

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