蔵書情報
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書誌情報
書名 |
詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理
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著者名 |
巣籠 悠輔/著
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出版者 |
マイナビ出版
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出版年月 |
2017.5 |
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資料情報
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No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
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1 |
図書情報館 | 1310214505 | 007.1/ス/ | 2階図書室 | WORK-416 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1008001166857 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 |
書名ヨミ |
ショウカイ ディープ ラーニング |
著者名 |
巣籠 悠輔/著
|
著者名ヨミ |
スゴモリ ユウスケ |
出版者 |
マイナビ出版
|
出版年月 |
2017.5 |
ページ数 |
12,315p |
大きさ |
24cm |
分類記号 |
007.13
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分類記号 |
007.13
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ISBN |
4-8399-6251-7 |
内容紹介 |
ディープラーニングやニューラルネットワークの基本から応用・理論、実装までを、ディープラーニング向けのPythonライブラリ“TensorFlow”および“Keras”を用いて丁寧に解説する。 |
件名 |
深層学習 |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)内容紹介 |
ディープラーニング、ニューラルネットワークについてディープラーニング向けのPythonライブラリ“TensorFlow”および“Keras”を用い丁寧に解説。時系列データ処理のためのディープラーニングのアルゴリズムに焦点を当てます。 |
(他の紹介)目次 |
第1章 数学の準備 第2章 Pythonの準備 第3章 ニューラルネットワーク 第4章 ディープニューラルネットワーク 第5章 リカレントニューラルネットワーク 第6章 リカレントニューラルネットワークの応用 付録 |
(他の紹介)著者紹介 |
巣籠 悠輔 Gunosy、READYFOR創業メンバー、電通・Google NY支社に勤務後、株式会社情報医療の創業に参加。医療分野での人工知能活用を目指す。東京大学招聘講師(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) |
内容細目表
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