ディープラーニング実践ガイド : クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けAIアプリ開発入門
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ディープラーニング実践ガイド : クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けAIアプリ開発入門
オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2023.4
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Practical deep learning for cloud, mobile, and edge : real-world AI and computer-vision projects using Python, Keras, and TensorFlow
ディープラーニング実践ガイド : クラウドモバイルブラウザエッジデバイス向けAIアプリ開発入門
- Title Transcription
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ディープ ラーニング ジッセン ガイド : クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジ デバイス ムケ AI アプリ カイハツ ニュウモン
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-Ko9510023005903
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Note
監訳: 足立昌彦, 太田満久, 新村拓也, 藤原秀平, 松田実法
Description and Table of Contents
Description
本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある３人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、ＡＩを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。
Table of Contents
- 人工知能の概観
- 画像の中にあるもの：Ｋｅｒａｓを使った画像の分類
- 犬か、猫か：Ｋｅｒａｓのコード３０行で行う転移学習
- 逆画像検索エンジンの作成：埋め込み表現を理解する
- 予測の初心者もマスターに：畳み込みニューラルネットワークの精度の最大化
- ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの速度と性能を最大化するチェックリスト
- 実践的なツールとヒント
- コンピュータービジョンのクラウドＡＰＩ：１５分で作れます
- ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ ＳｅｒｖｉｎｇとＫｕｂｅｆｌｏｗを使った、クラウド上でのスケーラブルな推論サービス
- ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ．ｊｓとｍｌ５．ｊｓによるブラウザ上のＡＩ
- ｉＯＳ上のＣｏｒｅ ＭＬでオブジェクトをリアルタイムに分類する
- Ｃｏｒｅ ＭＬとＣｒｅａｔｅ ＭＬを使ったｉＯＳアプリＮｏｔ Ｈｏｔｄｏｇ
- 食べ物版Ｓｈａｚａｍ：ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ ＬｉｔｅとＭＬ Ｋｉｔで作るＡｎｄｒｏｉｄアプリ
- ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのオブジェクト検出ＡＰＩを使った猫発見アプリ
- Ｍａｋｅｒになろう：エッジデバイスでの組み込みＡｌ
- Ｋｅｒａｓを使ったエンドツーエンドのディープラーニングと、自動運転車のシミュレーション
- 自動運転車を１時間でビルドする：ＡＷＳ ＤｅｅｐＲａｃｅｒへの強化学習の適用
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