ソニー開発のNeural Network Console　入門──数式なし、コーディングなしのディープラーニング

著者：: 足立悠
出版社：: リックテレコム

概要：

AIシステムの構築案件が急増しています。近い将来、AIなしのビジネスも生活も、考えられなくなるでしょう。データサイエンティストや先進プログラマに限らず、一般SEや理工系の学生層にまで、ディープラーニングに対する学習意欲が広がっているのは当然のことです。そうした方々にとって最初のハードルは、手法（理論）を説明する数式が難解なこと。もう1つは、実装のためのコーディングです。
　そこで本書では、知っておくべき3つの手法だけを、気鋭のデータサイエンティストが丁寧に解説。数式を一切使わず、①全結合型・②畳み込み型・③再帰型のニューラルネットワークの手法を図で紹介します。そして、ソニーが開発した注目のディープラーニングツール「Neural Network Console」を使用。ドラッグ＆ドロップ操作でニューラルネットワークを構築し、ボタン１つで処理を実行、結果を評価できます。
　本書はこの究極のAIツールを用いた初級・中級・上級の体験学習を通じ、実装に必要な最低限の知識を効率よく獲得できます。これにより、「数式が読めない」「プログラミングは苦手」という一般SEや初学者の方々に、ディープラーニングの入り口を大きく開きます。

第1章　AIの世界へようこそ
1.1　AIとデータサイエンス
1.2　機械学習
1.3　ニューラルネットワークからディープラーニングへ
第2章　ディープラーニングの手法
2.1　ニューラルネットワーク
2.2　ディープラーニング
2.3　畳み込みニューラルネットワーク
2.4　再帰型ニューラルネットワーク
第3章　AIツールとNeural Network Console
3.1　世界で普及するAIツール
3.2　Neural Network Console
3.3　NNCのインストール
3.4　NNCの操作画面
第4章　初級：サンプルプロジェクトを実行してみよう！
4.1　ニューラルネットワークによる画像分類（1）
4.2　CNNによる画像分類（1）
第5章　中級：新規プロジェクトを実行してみよう！
5.1　ニューラルネットワークによる画像分類（2）
5.2　CNNによる画像分類（2）
5.3　ネットワーク構造の最適化
第6章　上級：オリジナル画像で実装してみよう！
6.1　データセットの作成
6.2　ネットワークの作成
6.3　データセットの選択
6.4　学習条件の設定
6.5　学習の実行
6.6　評価の実行
第7章　上級：オリジナルデータで実装してみよう！
7.1　データの前処理
7.2　データセットの登録
7.3　ネットワークの作成
7.4　データセットの選択
7.5　学習条件の設定
7.6　学習の実行
7.7　評価の実行
付録
A.1　NNC非対応OSのPCにNNCをインストール
A.2　機械学習を使って分類問題を解いてみよう！

ジャンル：: コンピュータ > AI・機械学習
販売開始：: 2018/08/03
ファイルサイズ：: 32.74MB
CODE：: J0010400BK0075263001
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