• 本

ディープラーニング構築テンプレート AIプロジェクトの必須事項と技術的指針

impress top gear

出版社名 インプレス
出版年月 2020年9月
ISBNコード 978-4-295-00986-3
4-295-00986-5
税込価格 2,970円
頁数・縦 256P 21cm

商品内容

要旨

ディープラーニングは、近年のAIテクノロジーの中心的な存在です。企業でもこの技術を活用しようとする動きが増えてきていますが、ディープラーニングのシステム化に成功するには、そのための十分な知識が必要です。本書では、ディープラーニングフレームワークの開発者であり、さまざまなAIプロジェクトでの経験を有するアダム・ギブソン氏が、ディープラーニングなどAIを活用したシステム化のキーポイントを説明します。また、ディープラーニングの使いこなしに役立つ本質的な知識も解説。今まさに現場でAI技術の実装を行っている方、AIプロジェクトの管理を行っている方に格好の内容となっています。

目次

第1章 ディープラーニングプロジェクトはなぜうまくいかないのか―ディープラーニングの現状とテンプレートの意義
第2章 機械学習プロジェクトの標準プロセス“課題理解からメンテナンスまで”―AIテンプレートでミス/ギャップを解消する
第3章 ディープラーニングの基本構成―直感的に仕組みをとらえる
第4章 畳み込みニューラルネットワークのメカニズムと意味をとらえる―フレームワークの使用方法を超えた知識の必要性
第5章 再帰型ニューラルネットワークのメカニズムと意味をとらえる―適切な利用のための直感的理解
第6章 AI開発テンプレート適用のユースケース―機械学習をビジネスで利用するために
Appendix AIテンプレートを実装したサンプル―Docker上で動作する機械学習パイプライン

著者紹介

ギブソン,アダム (ギブソン,アダム)   Gibson,Adam
Konduit社のCTO。前職はSkymind社の共同経営者。2010年からオープンソースソフトウェアの開発を行っている。2012年にJavaベースの機械学習システムであるDeeplearning4jを発案。アメリカのミシガン州で育ち、数年間をシリコンバレーで過ごす
新郷 美紀 (シンゴウ ミキ)  
現在、AI領域のソリューションアーキテクトとして活動中。東京工業大学卒、日本電気勤務。2019年と2020年に世界の人物年鑑Who’s Who in the WorldのScience and Engineering部門に選出された(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)