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書誌情報

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    

著者名 David Foster/著   松田 晃一/訳   小沼 千絵/訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2024.8


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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1310686520007.1/フ/2階図書室WORK-416一般図書貸出禁止在庫   ×

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2024
007.13 007.13
生成AI 深層学習

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)


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