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  • 現場で使える! TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法 (AI & TECHNOLOGY)

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太田 満久
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現場で使える! TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法 (AI & TECHNOLOGY)

太田 満久 (著), 須藤 広大 (著), 黒澤 匠雅 (著), 形式: 単行本（ソフトカバー）
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【本書の特徴】
2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」は、
多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。
本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、
エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、
第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。
特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。
TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。

【対象読者】
深層学習に入門したいエンジニア

【目次】
第1部 基本編

第1章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras
第2章 開発環境を構築する
第3章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本
第4章 ニューラルネットワークとKeras
第5章 KerasによるCNNの実装
第6章 学習済みモデルの活用
第7章 よく使うKerasの機能

第2部 応用編

第8章 CAEを使ったノイズ除去
第9章 自動着色
第10章 超解像
第11章 画風変換
第12章 画像生成
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  1. 本の長さ
    288ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    翔泳社
  4. 発売日
    2018/4/19
  5. 寸法
    15 x 1.8 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4798154121
  7. ISBN-13
    978-4798154121
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 翔泳社
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/4/19
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 本の長さ ‏ : ‎ 288ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4798154121
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4798154121
  • 商品の重量 ‏ : ‎ 400 g
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.8 x 21 cm
  • シリーズの一部 ‏ : ‎ AI & TECHNOLOGY
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 824,170位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.5 (41)

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太田 満久

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日本からのトップレビュー

  • Amazon Customer
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    綺麗でした
    2023年10月2日に日本でレビュー済み
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  • 長壁英利
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    不親切な解説本。
    2018年9月14日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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    　tensorflowを使って何が出来るのか雰囲気を掴むだけなら良いと思う。簡潔に書きすぎて、コードの説明まで削いでしまった様な印象の本だ。

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  • あああああ
    星5つ中3つ
    もう古い
    2019年12月29日に日本でレビュー済み
    フォーマット: Kindle版 (電子書籍)
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    こちらの本にはtensorflow1について書いてありますが、2019.12.29現在ではtensorflow2.0.0となっています。

    なので今のところ公式ドキュメンテーション等を用いて勉強するのがよいと思われます。

    でも本の内容自体はよいので星3つでお願いします。

    4人のユーザーが役に立ったと感じています
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  • タンタル電解コンデンサ
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    要点をおさえた作りで自分の目的では◎(ただし Tensorflow 1.x)
    2020年3月12日に日本でレビュー済み
    フォーマット: Kindle版 (電子書籍)
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    ・DL の理論面はある程度理解

    ・github からソースを引っ張ってくるだけなら実行までできる

    ・拾ったソースを自分の目的に合わせてカスタムしようとするとできない

    …という状況の中、Tensorflow の概念や代表的な utility class / function を体系的に理解したいと思ってこちらを読んでみました。

    環境構築→TFでの考え方→単層パーセプトロン(低レベルAPI)→DNN(低レベルAPI)→CNN(高レベルAPI)→… と進んでいくため、画像認識系の CNN などを TF でどう実装していくか、低レベルAPIと高レベルAPIの違いなど理解しやすい展開だと思います。

    ただ残念だったのは、内容が少し古く 1.x である点です。

    今回の場合とにかく即戦力というか、目の前のソースを書き換えるということのために買ったので、2.x の記法には全く対応できませんでした。(そもそも TF がコロコロ言語仕様を変えるのがいけないのですが)

    というわけで、今から新しく TF を学ぼうと思う方には残念ながらお勧めできません。(著者は悪くないのですが)

    ただ TF の全体の概念は変わっていないので、CNN を TF で表現するには大体どういう要素があって…ということを知りたい場合の参考にはなると思います。

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  • ミュゲ
    星5つ中5つ
    具体例がとても役に立ちます。
    2018年6月8日に日本でレビュー済み
    フォーマット: Kindle版 (電子書籍)
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    Kerasのコードが具体的に沢山載っています。サイトからのサンプルプログラムも充実しています。python、numpy、matplotlib、pandasの説明は無いです。Linuxだとサンプルプログラムは問題無く動きます。windowsだと、pathの指定の仕方が違うらしく、最初サンプルプログラムが動きませんでした。しかし、from tensorflow.python.keras.layers import Dense　を　from keras.layers import Dense　とすると上手く動きました。小型本で持ちやすいですが、字がちまちまして少し見ずらいです。

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  • ぶう
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    旧版tensorflowにしか対応していません
    2023年2月9日に日本でレビュー済み
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    最新のTensorflow2に対応していません。今は使われていないプロパティが多用されているので、かなり苦労します。新しい書籍を買いましょう。

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  • Amazon Customer
    星5つ中5つ
    とりあえず全体像がつかめる良い入門書
    2018年11月9日に日本でレビュー済み
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    Deep Learningの知識はあって、とりあえずTensorflowとKerasでモデル作りたいという当方のニーズにとても合いました。

    それぞれのフレームワークの全体像を理解しつつ、とりあえず動かすことができました。

    個人的にはKerasで作成したモデルが、Tensorflow内でどのように実現されているかの記述が欲しかったですが、それはこの本の対象範囲を超えると思うので。

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  • うんたら
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    わかりやすそうに見えるが
    2019年2月28日に日本でレビュー済み
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    細かいとこで説明が(全く)足りない

    本書で記述されているソースもばらばらで、「(ソースコード)最終的にこうなります」というのがないし、ダウンロードすらできないのは不親切。

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