Python3年生 ディープラーニングのしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！（森 巧尚）｜翔泳社の本
  1. ホーム >
  2. 書籍 >
  3. Python3年生 ディープラーニングのしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！

Python3年生 ディープラーニングのしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！

著

形式：
書籍
発売日：
ISBN：
9784798174983
定価：
2,420円（本体2,200円＋税10%）
仕様：
B5変・224ページ
カテゴリ：
プログラミング・開発
キーワード：
#プログラミング,#開発環境,#開発手法,#Web・アプリ開発
紙の書籍
電子書籍

購入はこちら

企業・教育機関での一括購入

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
ディープラーニングのしくみを学ぼう！

【ディープラーニングをいちから学んでみよう！】
「ディープラーニングって何？」
「ディープラーニングってどのようなことをするの？」
という方に向けて「ディープラーニング」のしくみについていちからやさしく解説します。

【Python3年生について】
「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
（※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています）

【本書のポイント】
ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、ディープラーニングのしくみについて、サンプルを動かしながら、楽しく学ぶことができます。

【読者対象】
ディープラーニングを知りたい初心者

【目次】
第1章　ディープラーニングってなに？
第2章　パーセプトロンを作ってみよう
第3章　TensorFlow Playgroundで学習の動きを見よう
第4章　ニューラルネットワークでいろいろ作ろう
第5章　CNNで画像を認識しよう
第6章　もっといろいろ分類してみよう

【著者プロフィール】
森 巧尚（もり・よしなお）
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、プログラミングに関する幅広い活動を行っている。近著に『Python1年生 第2版』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。

画像01
画像02
画像03

基礎知識がわかる

章の冒頭には漫画やイラストを入れて各章でまなぶことに触れています。冒頭以降は、イラストを織り交ぜつつ、基礎知識について説明しています。

画像04

プログラムのしくみがわかる

必要最低限の文法をピックアップして解説しています。途中で学習がつまずかないよう、会話を主体にして、わかりやすく解説しています。

画像05

開発体験ができる

初めてディープラーニングをまなぶ方に向けて、楽しく学習できるよう工夫したサンプルを用意しています。

第1章 ディープラーニングってなに？

LESSON 01 ディープラーニングってなに？
LESSON 02 脳をヒントに作られたディープラーニング
LESSON 03 自分で学習できるしくみ：誤差逆伝播法
LESSON 04 Google Colabの準備をしよう
LESSON 05 ディープラーニングを動かしてみよう

第2章 パーセプトロンを作ってみよう

LESSON 06 ANDをパーセプトロンで作ろう
LESSON 07 ORをパーセプトロンで作ろう
LESSON 08 NANDをパーセプトロンで作ろう
LESSON 09 XORをパーセプトロンで作ろう
LESSON 10 活性化関数ってなに？

第3章 TensorFlow Playgroundで学習の動きを見よう

LESSON 11 TensorFlow Playgroundで遊んでみよう
LESSON 12 いきなり実行してみよう
LESSON 13 1つのニューロンで学習してみよう
LESSON 14 二重丸データを学習してみよう
LESSON 15 渦巻きデータを学習してみよう
LESSON 16 パラメータを調整してみよう

第4章 ニューラルネットワークでいろいろ作ろう

LESSON 17 ニューラルネットワークでXORの学習
データの準備と確認
モデルを作って学習
データを渡して予測

LESSON 18 じゃんけん判定の学習
データの準備と確認
モデルを作って学習
データを渡して予測

LESSON 19 数字の画像（MNIST）の学習
データの準備と確認
モデルを作って学習
データを渡して予測

LESSON 20 数字の画像（sklearn）の学習
データの準備と確認
モデルを作って学習
データを渡して予測

LESSON 21 ファッションの画像（MNIST）の学習
データの準備と確認
モデルを作って学習
データを渡して予測

第5章 CNNで画像を認識しよう

LESSON 22 カラー画像（CIFAR-10）の学習
データの準備と確認
モデルを作って学習
データを渡して予測

LESSON 23 CNNの実験
CNN は、目の細胞と似たしくみ
画像処理のミニ実験
MNISTデータでテスト

LESSON 24 CNNでカラー画像（CIFAR-10）の学習
データの準備と確認
モデルを作って学習
データを渡して予測
中間層を視覚化

第6章 もっといろいろ分類してみよう

LESSON 25 VGG16 の学習済みモデルを作る
データの準備と確認
モデルを作って学習
学習データを水増し
データを渡して予測

LESSON 26 学習済みモデルを動かそう
VGG16 の学習済みモデルを作る
データを読み込んで、渡して予測

LESSON 27 さらに先へ進もう

付属データはこちら

会員特典はこちら

お問い合わせ

内容についてのお問い合わせは、正誤表、追加情報をご確認後に、お送りいただくようお願いいたします。

正誤表、追加情報に掲載されていない書籍内容へのお問い合わせや
その他書籍に関するお問い合わせは、書籍のお問い合わせフォームからお送りください。

利用許諾に関するお問い合わせ

本書の書影（表紙画像）をご利用になりたい場合は書影許諾申請フォームから申請をお願いいたします。
書影（表紙画像）以外のご利用については、こちらからお問い合わせください。

追加情報はありません。

ご購入いただいた書籍の種類を選択してください。

書籍の刷数を選択してください。

刷数は奥付（書籍の最終ページ）に記載されています。

現在表示されている正誤表の対象書籍

書籍の種類:

書籍の刷数:

本書に誤りまたは不十分な記述がありました。下記のとおり訂正し、お詫び申し上げます。

対象の書籍は正誤表がありません。

最終更新日:2023年10月06日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 146
リスト4-37		 未 未
誤 plt.xlabel(class_names[y_train[i]])
正 plt.xlabel(class_names[ydata[i]])
2023.10.06

​