現場で使える！Python深層学習入門 Pythonの基本から深層学習の実践手法まで 電子書籍（木村 優志）｜翔泳社の本
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現場で使える！Python深層学習入門 Pythonの基本から深層学習の実践手法まで

著

形式：
電子書籍
発売日：
ISBN：
9784798151700
価格：
3,520円（本体3,200円＋税10%）
カテゴリ：
人工知能・機械学習
キーワード：
#プログラミング,#開発手法,#データ・データベース,#ビジネスIT
シリーズ：
AI & TECHNOLOGY
紙の書籍
電子書籍

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【概要】
本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、各種深層学習モデルの解説、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。
ニーズの高い、人気の深層学習モデルを利用した画像処理モデルの構築方法を解説しています。
また最終章では深層学習のモデルをGoogle Cloud Platform（GCP）にデプロイする手法を解説しています。

【読者対象】
人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者

【著者】
株式会社アイデミー　木村優志（きむら・まさし）
博士（工学）。ATR-trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。
アイデミー技術顧問。


※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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（翔泳社）

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最終更新日:2022年03月30日
ページ数 内容 書籍修正刷 電子書籍訂正 発生刷 登録日
014
節見出し
誤 Google Crabolartyを利用する
正 Google Colaboratoryを利用する
未 未 1刷 2019.06.19
032
リスト1.11　「del print」は別のセルで実行
誤 [In] # printを変数名に使い、print()関数を呼び出す print = "Hello" print(print) del print
正 [In] # printを変数名に使い、print()関数を呼び出す print = "Hello" print(print) [In] del print
未 未 1刷 2019.06.10
057
2.2.1 の見出し
誤 2.2.1 if文の構文
正 2.2.1 else文の構文
未 未 1刷 2019.06.19
078
問題文1行目、リスト3.15の2行目のコメント（変数colorを変数c）
誤 ・問題文1行目 ・変数colorの最初の要素をredに更新してください。 ・リスト3.15の2行目のコメント # 変数colorの最初の要素をredに更新してください
正 ・問題文1行目 ・変数cの最初の要素をredに更新してください。 ・リスト3.15の2行目のコメント # 変数cの最初の要素をredに更新してください
未 未 1刷 2022.03.30
079
リスト3.16　2行目のコメント（変数colorを変数c）
誤 # 変数colorの最初の要素をredに更新してください
正 # 変数cの最初の要素をredに更新してください
未 未 1刷 2022.03.30
086
リスト4.1の Out
誤 {'Japan', 'Tokyo', 'Korea', 'Seoul'}
正 {'Japan': 'Tokyo', 'Korea': 'Seoul'}
未 未 1刷 2022.03.30
139
リスト7.23 上から4行目、7行目　"　"の抜け
誤 # 「2」のインデックス番号を出力してください print(n.index(2)) # 変数n内の「6」の個数を出力してください print(n.count(6))
正 # 「2」のインデックス番号を出力してください print(n.index("2")) # 変数n内の「6」の個数を出力してください print(n.count("6"))
未 未 1刷 2019.06.07
170
リスト8.8のキャプション
誤 リスト8.8　問題
正 リスト8.8　解答例
未 未 1刷 2019.06.07
188
リスト9.12　のOutがWindowsの出力結果になっている
誤 int32
正 int64
未 未 1刷 2019.06.10
189
リスト9.13　OutがWindowsの出力結果になっている
誤 4
正 8
未 未 1刷 2019.06.10
193
上から1-2行目。OutがWindowsの出力結果になっている
誤 (array([0, 0, 1], dtype=int64), array([0, 1, 0], dtype=int64))
正 (array([0, 0, 1]), array([0, 1, 0],))
未 未 1刷 2019.06.10
305
リスト12.15　1行目
誤 # model keras.models import Sequential
正 from keras.models import Sequential
未 未 1刷 2019.06.07
333
収集したデータのダウンロードのコードの出典
誤
正 出典：「メモです」　URL　http://hihan.hatenablog.com/entry/2019/01/04/031825#
未 未 1刷 2019.06.11
382
インデックス
誤 Google Crabolarty
正 Google Colaboratory
未 未 1刷 2019.06.19
vii,viii,ix,xi,xiv
目次の修正
誤 P.vii 本書の対象読者と必要な事前知識　v 0.2 Google Crabolartyを利用する 014 P.viii 1.12　比較演算子の変換　051 P.ix 3.4.1 リストからの値の取り出す方法　072 P.xi 7.12.1　関数のインポートについて　155 P.xiv 11.2.4　学習の設定と実行 258 11.2.5　学習された重みの確認　260
正 P.vii 本書の対象読者と必要な事前知識　iv
0.2 Google Colaboratoryを利用する 014 P.viii 1.12は不要
P.ix 3.4.1 リストから値を取り出す方法　072
P.xi 7.12.1　関数のimportについて　155
P.xiv 11.2.4　学習の設定と実行　259
11.2.5　学習された重みの確認　261
未 未 1刷 2019.06.19

感想・レビュー

野々村　聡 さん

2019-09-19

★★★★ なるほど、たくさん入門編は読んできたがいっそ全部すっ飛ばしてこういう本を読みのも効果的なんだなあと。レベル1をいくら読んでもせいぜいレベル2にしかならないしモチベーションも大して上がらないが、わからんなりにレベル9くらいを読めばババっと分かることもあるってのがかなり意外だった。