たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 TensorFlow編

個数:
電子版価格
¥3,080
  • 電書あり

たのしくできる深層学習&深層強化学習による電子工作 TensorFlow編

  • ウェブストアに7冊在庫がございます。(2024年04月24日 20時29分現在)
    通常、ご注文翌日~2日後に出荷されます。
  • 出荷予定日とご注意事項
    ※上記を必ずご確認ください

    【ご注意事項】 ※必ずお読みください
    ◆在庫数は刻々と変動しており、ご注文手続き中に減ることもございます。
    ◆在庫数以上の数量をご注文の場合には、超過した分はお取り寄せとなり日数がかかります。入手できないこともございます。
    ◆事情により出荷が遅れる場合がございます。
    ◆お届け日のご指定は承っておりません。
    ◆「帯」はお付けできない場合がございます。
    ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
    ◆特に表記のない限り特典はありません。
    ◆別冊解答などの付属品はお付けできない場合がございます。
  • ●店舗受取サービス(送料無料)もご利用いただけます。
    ご注文ステップ「お届け先情報設定」にてお受け取り店をご指定ください。尚、受取店舗限定の特典はお付けできません。詳細はこちら
  • サイズ B5判/ページ数 241p/高さ 26cm
  • 商品コード 9784501334406
  • NDC分類 549
  • Cコード C3055

内容説明

TensorFlow深層学習・深層強化学習×Arduino電子工作。深層学習・深層強化学習と電子工作を連携してお札の分類やボールアンドビームの製作などにチャレンジしてみよう。

目次

深層学習の準備をしよう
TensorFlowによる深層学習の基本
TensorFlowによる深層強化学習の基本
電子工作の準備をしよう
Arduinoの基本
パソコンとArduinoの通信
深層学習との連携―ディープニューラルネットワーク
深層学習で距離計測―ディープニューラルネットワーク
深層学習でお札の分類―ディープニューラルネットワーク
深層学習で画像認識―畳み込みニューラルネットワーク
深層学習でジェスチャーを分類―リカレントニューラルネットワーク
深層強化学習で手順を学ぶ
深層教科学習でボールアンドビーム

著者等紹介

牧野浩二[マキノコウジ]
博士(工学)。学歴:東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻修了。職歴:株式会社本田技術研究所研究員、財団法人高度情報科学技術研究機構研究員、東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教、山梨大学大学院医学工学総合研究部工学域助教。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。これまでに地球シミュレータを使用してナノカーボンの研究を行い、ArduinoやLEGOを使ったロボットの授業や研究を行った。マイコンからスーパーコンピュータまでさまざまなプログラム経験を持つ

西崎博光[ニシザキヒロミツ]
博士(工学)。学歴:豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士課程電子・情報工学専攻修了。職歴:山梨大学大学院医学工学総合研究部助手、国立台湾大学電機情報学院客員研究員。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。主に、音声言語情報処理の研究に取り組んでおり、特に、音声認識(リアルタイム音声認識システム、雑音を含む音声の音声認識)や環境音認識、音声対話の研究に従事している。近年では、深層学習を用いた文字認識や生体情報処理、スマート農業にも興味を持ち、さまざまなメディアに対する知能情報処理の研究も行っている(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。