強化学習と深層学習

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「ディープラーニング 改訂第2版」を読み解く

ニューラルネットワークを実装しながら仕組みを学ぶ、深層学習の教材。

山下隆義(著)講談社(出版)

  • 出版日2018/11/1918/11/19
  • 頁数277 p.
  • 参考文献数0 冊
  • 被参考文献数1 冊

何をデザインする本?

ニューラルネットワークを実装しながら仕組みを学ぶ、深層学習の教材のデザイン。

※AIによる生成(出典:出版書誌データベース『ディープラーニング 改訂第2版』内容紹介・目次

02この本は、何を問い、どう答える?

問い
ディープラーニングの主要なモデルは、どんな仕組みで学習し、何へ応用できるか。
取り組み
畳み込み・リカレントニューラルネットワーク、オートエンコーダ、GAN、深層強化学習を、イラストと各種フレームワークとともに解説する。
主張
主要なディープラーニングモデルは、学習構造の違いに応じて、物体検出・セグメンテーション・生成・強化学習へ使い分けられる。

※AIによる生成(出典:出版書誌データベース『ディープラーニング 改訂第2版』内容紹介・目次