内容説明
ベストセラー「はじめてのディープラーニング」の正統派続編！！ディープラーニング学習の基礎である数学、Ｐｙｔｈｏｎ、および畳み込みニューラルネットワークの復習。再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）と、その派生モデルであるＬＳＴＭとＧＲＵによる自然言語処理の実装。ディープラーニングの生成モデルであるＶＡＥ、ＧＡＮによる画像生成の実装。すべてのコードはフレームワークを使わずに、Ｐｙｔｈｏｎのみで記述。Ｐｙｔｈｏｎ３、Ｊｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ対応。
目次
第１章 ディープラーニングの発展
第２章 学習の準備
第３章 ディープラーニングの基礎
第４章 ＲＮＮ
第５章 ＬＳＴＭ
第６章 ＧＲＵ
第７章 ＶＡＥ
第８章 ＧＡＮ
第９章 さらに進むために
付録
著者等紹介
我妻幸長［アズマユキナガ］
「ヒトとＡＩの共生」がミッションの会社、ＳＡＩ‐Ｌａｂ株式会社の代表取締役。ＡＩ関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（ＡＩ）、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。プログラミング／ＡＩ講師として、オンラインで３．５万人近くをこれまでに指導。世界最大の教育動画プラットフォーム、Ｕｄｅｍｙで「ＡＩパーフェクトマスター講座」、「脳科学と人工知能」、「みんなのＡＩ講座」などを開講中。エンジニアとして、ＶＲ、ゲーム、ＳＮＳなど、ジャンルを問わず数々のアプリを開発（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）
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感想・レビュー
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Go Extreme
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ディープラーニングの発展： 概要 応用 学習の準備： 数学の基礎 ディープラーニング基礎： ニューラルネットワーク、ディープラーニングの概要 全結合層の順伝播 全結合層の逆伝播 全結合層の実装 シンプルなディープラーニングの実装 RNN LSTM GRU VAE GAN2021/07/20
