重要CNN/RNN/AE/DQNで画像/音声/データ分析

算数&ラズパイから始める ディープ・ラーニング

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コンテンツコード DP47061
著者 牧野 浩二/西崎 博光 /共著
発行元 CQ出版社
価格(ライセンス料金) 2,808円
仕様 B5判 208(4C/16)ページ PDF 約32Mバイト
発行日 2018/03/01
更新日 2018/03/23
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●本書は,CQ出版社から出版された,2018年5月1日発行の同タイトルの雑誌・書籍をPDFファイルとしたものです.電子版制作の都合上,オリジナルの書籍と比べて,一部の書体や線の太さ・種類が変更になっている場合があります.また,電子版という性格から,オリジナルの書籍と同一のプリント品質は保証できません.ご了承ください.
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解説

 複数ある人工知能アルゴリズムの中でも,一番ホットなディープ・ラーニングを,「手持ちのパソコン+筆者提供プログラム」で速攻体験できます.プログラムを書けない人でも大丈夫です.まずは手順どおりに動かしていただき「動く喜び」を感じてもらいます.
 そのあと算数でしくみを,シンプル例題でプログラムを理解してもらいます.1歩1歩,階段を昇っているうちに,気づけばディープな世界に突入しています.
 社会人はもちろん,学生・生徒さんにも試せるように動画サイトも用意しました!
※本書はInterface2017年8月号に加筆・再編集したものです.

目次

インストールや実験の動画を用意しました
実験用プログラムあります


第1部 ディープ・ラーニングの世界へようこそ

個人でもスゴいことがアイデア次第!
第1章 できるようになること

画像/データ分析/音声…得意分野丸見え!
第2章 必修の3大アルゴリズム

気合と根性で乗り来る
第3章 音声や画像処理の知識がなくても大丈夫


第2部 ラズパイ&PC試すための準備
(ラズパイやGPUは無くてもPCだけでいろいろ試せます)

性能が良さそうで日本語解説もある
第1章 開発環境にChainerを選んだ理由

この章は必読
第2章 Chainerのインストール1…Windows/Linux/Mac共通

たいていの人はこっちから
第3章 Chainer のインストール2…Windows上にLinux

GPU ボードを持っているならぜひ
第4章 Chainerのインストール3…Windows OSかつGPUボード搭載の場合

定番サンプルで
第5章 Chainerが正しくインストールできたことを確かめる

カード・サイズで数十グラム!あちこちで人工知能を動かすならコレ!
第6章 ラズベリー・パイの準備

無くても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
第7章 GPU ボードの設定1…Windows OS編

ベテラン向き
第8章 GPU ボードの設定2…Linux OS編

Appendix 1 番外編…Linux OSのPCを作る


第3部 持ってる人はココから ラズパイで体験
(第3部を読み飛ばして第4部から始めてもいろいろ試せます)

エンジン音で車種判定やMyロボの異常検知などに
第1章 体験(1)…音でお菓子認識

画像処理を知らなくてもOK!きのことたけのこを判別してみる
第2章 体験(2)…画像認識1(お菓子の種類)

My ペット判定や果物の出荷検査に
第3章 体験(3)…画像認識2(本物/ニセ物)

第6部で解説する自動運転や対戦AIのもとをまずは
第4章 体験(4)…迷路脱出

スマート・スピーカや自動操縦に
第5章 体験(5)…話者認識


第4部 算数&プログラミング練習 ステップ・バイ・ステップ

人間に近い?!ニューラル・ネットワークをAND回路から
第1章 イメージでつかむ! ディープ・ラーニング

基本メカニズムを身体で理解する!答え一発Excel付き
第2章 算数で解きほぐす

ツールChainerの使い方も覚えてしまおう
第3章 プログラミング・ステップ1…最小構成ニューラル・ネットワーク

いろいろなパターンを試して腕みがき
第4章 プログラミング・ステップ2…層数や入出力を増やす

ここまでくるといろいろできそう
第5章 プログラミング・ステップ3…突入!ディープ・ラーニング・ワールド

3大ディープ・ラーニングのさわりを体感してみる
第6章 プログラミング・ステップ4…初めての畳み込みニューラル・ネットワーク


第5部 画像/データ解析/音声…3大アルゴリズム体感

定番データセットの文字認識で体験
第1章 画像向きCNN(1)…手描き認識

画像の収集や学習を体験
第2章 画像向きCNN(2)…感情認識

「予測が得意」なアルゴリズムを体験
第3章 データ分析向きRNN(1)…値の未来予測

人間のアシスタントとして一大分野に発展するかも
第4章 データ分析向きRNN(2)…文章の自動生成

学習データが不要の便利なアルゴリズムを体験
第5章 音声/画像生成向きAE(1)…ノイズ・フィルタ

単純作業を劇的に減らせる可能性がある「変分AE」
第6章 音声/画像生成向きAE(2)…筆跡生成


第6部 未来コレクル!自動運転や対戦AIのもと ディープQネットワーク

APPENDIX1 ディープQネットワークをマスタした方がイイ!その理由

未来への一歩
第1章 ステップ1…もととなるQラーニングの仕組み

やっぱ数式は近道!
第2章 ステップ2…数式でひも解くQラーニング

「なんとなくわかってきた」からのステップアップ
第3章 ステップ3…プログラミングで理解するQラーニング

Qラーニングを理解したら進め!
第4章 ステップ4…プログラミングで理解するディープQネットワーク

ついに人間と対決!
第5章 ディープQネットワーク総仕上げ…成長して強くなるAIづくり

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