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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
|
1 |
図書情報館 | 1310686520 | 007.1/フ/ | 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 |
1008001877237 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
生成Deep Learning 絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする |
書名ヨミ |
セイセイ ディープ ラーニング |
著者名 |
David Foster/著
|
著者名ヨミ |
David Foster |
著者名 |
松田 晃一/訳 |
著者名ヨミ |
マツダ コウイチ |
著者名 |
小沼 千絵/訳 |
著者名ヨミ |
オヌマ チエ |
版表示 |
第2版 |
出版者 |
オライリー・ジャパン
|
出版年月 |
2024.8 |
ページ数 |
37,477p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
007.13
|
分類記号 |
007.13
|
ISBN |
4-8144-0075-1 |
内容紹介 |
ディープラーニングの基礎から、画像、テキスト、音楽を生成するアーキテクチャまでを学べる生成AIの解説書。TensorFlowとKerasによる開発を通じ、モデルをより効率的に学習させる方法などをマスターできる。 |
著者紹介 |
データサイエンティスト、起業家、教育者。Applied Data Science Partnersの共同設立者。専門はクリエイティブ分野におけるAIの活用。 |
件名 |
生成AI、深層学習 |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)内容紹介 |
生成AIの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ(VAE)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、GPT、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをTensorFlowとKerasで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成AIのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。 |
(他の紹介)目次 |
第1部 生成ディープラーニング入門(生成モデリング ディープラーニング) 第2部 手法(変分オートエンコーダ 敵対的生成ネットワーク 自己回帰モデル 正規化フローモデル エネルギーベースモデル 拡散モデル) 第3部 応用(トランスフォーマ 高度なGAN 音楽生成 世界モデル マルチモーダルモデル まとめ) |
内容細目表
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