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書誌情報

書名

コンパクト建築設計資料集成     

著者名 日本建築学会/編
出版者 丸善出版
出版年月 2024.1


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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1310668247525.1/コ/2階図書室WORK-446一般図書貸出禁止在庫   ×

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日本建築学会
2020
383.1 383.1
機械学習 ニューラル・ネットワーク

書誌詳細

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タイトルコード 1008001829404
書誌種別 図書
書名 コンパクト建築設計資料集成     
書名ヨミ コンパクト ケンチク セッケイ シリョウ シュウセイ 
著者名 日本建築学会/編
著者名ヨミ ニホン ケンチク ガッカイ
版表示 第4版
出版者 丸善出版
出版年月 2024.1
ページ数 6,360p
大きさ 30cm
分類記号 525.1
分類記号 525.1
ISBN 4-621-30742-7
内容紹介 急速な変化の中で、社会的/建築的な課題を建築計画・設計としてどう受け止め、新たな建築像をどう描くか。その発想の手がかりを示す建築設計資料集。「建築デザインの基礎」「アクティビティと空間」などの3部構成。
件名 建築設計
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 Pythonを代表する機械学習ライブラリ、scikit‐learn、Keras、TensorFlowを利用し、幅広い分野の機械学習に対応する方法を網羅的に解説した、機械学習エンジニアの必読のベストセラーの改訂版です。この改訂版では、大規模言語モデルや拡散モデルなどの生成AIの基本となるトピックもカバーしています。また、より大規模なデータを使用し、より現実的実践的な問題解決ができるように配慮されています。サンプルコードはノートブック形式で提供されており、実際に手を動かしながら、さまざまな機械学習のニーズに応えられる幅広い知識とスキルを得ることができます。
(他の紹介)目次 第1部 機械学習の基礎(機械学習の現状
機械学習プロジェクトの全体像
分類
モデルの学習
サポートベクターマシン(SVM) ほか)
第2部 ニューラルネットと深層学習(人工ニューラルネットワークとKerasの初歩
深層ニューラルネットワークの学習
TensorFlowで作るカスタムモデルとその学習
TensorFlowによるデータのロードと前処理
畳み込みニューラルネットワークを使った深層コンピュータビジョン ほか)
付録


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