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算数&ラズパイから始めるディープラーニング 2018年 03 月号: Interface(インターフェース) 増刊 (ボード・コンピュータ・シリーズ) 雑誌 – 2018/2/26

牧野浩二 (著), 西崎博光 (著)

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複数ある人工知能アルゴリズムの中でも,一番ホットなディープ・ラーニングを,「手持ちのパソコン+筆者
提供プログラム」で速攻体験できます.プログラムを書けない人でも大丈夫です.まずは手順どおりに動かし
ていただき「動く喜び」を感じてもらいます. そのあと算数でしくみを,シンプル例題でプログラムを理解
してもらいます.1歩1歩,階段を昇っているうちに,気づけばディープな世界に突入しています.社会人はもち
ろん,学生・生徒さんにも試せるように動画サイトも用意しました!

●インストールや実験の動画を用意しました
●実験用プログラムあります

☆第1部ディープ・ラーニングの世界へようこそ
◎個人でもスゴいことがアイデア次第!
第1章できるようになること
◎画像/データ分析/音声…得意分野丸見え!
第2章必修の3大アルゴリズム
column1 ディープ・ラーニング発達の理由
column2 ディープ・ラーニングと量子コンピュータ
◎気合と根性で乗り来る
第3章音声や画像処理の知識がなくても大丈夫

☆第2部ラズパイ&PC試すための準備
(ラズパイやGPUは無くてもPCだけでいろいろ試せます)
◎性能が良さそうで日本語解説もある
第1章開発環境にChainerを選んだ理由
◎この章は必読
第2章 Chainerのインストール1…Windows/Linux/Mac共通
◎たいていの人はこっちから
第3章 Chainer のインストール2…Windows上にLinux
◎GPU ボードを持っているならぜひ
第4章 Chainerのインストール3…Windows OSかつGPUボード搭載の場合
◎定番サンプルで
第5章 Chainerが正しくインストールできたことを確かめる
◎カード・サイズで数十グラム! あちこちで人工知能を動かすならコレ!
第6章ラズベリー・パイの準備
◎無くても動くけど学習はどうしても時間がかかるから…
第7章 GPU ボードの設定1…Windows OS編
◎ベテラン向き
第8章 GPU ボードの設定2…Linux OS編
Appendix 1 番外編…Linux OSのPCを作る

☆第3部持ってる人はココからラズパイで体験
(第3部を読み飛ばして第4部から始めてもいろいろ試せます)
◎エンジン音で車種判定やMyロボの異常検知などに
第1章体験1…音でお菓子認識
column ディープ・ラーニング処理の流れ
◎画像処理を知らなくてもOK! きのことたけのこを判別してみる
第2章体験2…画像認識1(お菓子の種類)
◎My ペット判定や果物の出荷検査に
第3章体験3…画像認識2(本物/ニセ物)
◎第6部で解説する自動運転や対戦AIのもとをまずは
第4章体験4…迷路脱出
◎スマート・スピーカや自動操縦に
第5章体験5…話者認識

☆第4部算数&プログラミング練習ステップ・バイ・ステップ
◎人間に近い?! ニューラル・ネットワークをAND回路から
第1章イメージでつかむ! ディープ・ラーニング
column リカレント・ニューラル・ネットワークをもう少し詳しく
◎基本メカニズムを身体で理解する! 答え一発Excel付き
第2章算数で解きほぐす
column1 ディープ・ラーニングのメカニズム理解用Excelあります!
column2 追加問題の答え
◎ツールChainerの使い方も覚えてしまおう
第3章プログラミング・ステップ1…最小構成ニューラル・ネットワーク
column1 関数その1:ニューラル・ネットワークの結果の判断に用いるソフトマックス・クロス・エントロピー
column2 関数その2:活性化関数あれこれ
column3 関数その3:最適化関数あれこれ
◎いろいろなパターンを試して腕みがき
第4章プログラミング・ステップ2…層数や入出力を増やす
column 追加問題の答え
◎ここまでくるといろいろできそう
第5章プログラミング・ステップ3…突入! ディープ・ラーニング・ワールド
column 学習データとテスト・データの確認
◎3大ディープ・ラーニングのさわりを体感してみる
第6章プログラミング・ステップ4…初めての畳み込みニューラル・ネットワーク
column 追加問題の答え

☆第5部画像/データ解析/音声…3大アルゴリズム体感
◎定番データセットの文字認識で体験
第1章画像向きCNN1…手描き認識
◎画像の収集や学習を体験
第2章画像向きCNN2…感情認識
◎「予測が得意」なアルゴリズムを体験
第3章データ分析向きRNN1…値の未来予測
column1 リカレント・ニューラル・ネットワークの表し方
column2 ブラックボックス扱いにされがちなニューラル・ネットワークLSTMの中身を少しだけのぞいてみる
column3 学習データの構造&作成方法
column4 オーソドックスなディープ・ニューラル・ネットワークは予測が不得意
◎人間のアシスタントとして一大分野に発展するかも
第4章データ分析向きRNN2…文章の自動生成
column1 学習データの構造&作成方法
column2 単語は全部数字に変える
column3 学習データの構造&作成方法
◎学習データが不要の便利なアルゴリズムを体験
第5章音声/画像生成向きAE1…ノイズ・フィルタ
column1 PCを使った音声の録音
column2 変換で行っていること
column3 追加問題の答え
◎単純作業を劇的に減らせる可能性がある「変分AE」
第6章音声/画像生成向きAE2…筆跡生成

☆第6部未来コレクル! 自動運転や対戦AIのもとディープQネットワーク
APPENDIX1 ディープQネットワークをマスタした方がイイ! その理由
◎未来への一歩
第1章ステップ1…もととなるQラーニングの仕組み
◎やっぱ数式は近道!
第2章ステップ2…数式でひも解くQラーニング
◎「なんとなくわかかってきた」からのステップアップ
第3章ステップ3…プログラミングで理解するQラーニング
column1 表1の5 桁の2進数を3つに分類するニューラル・ネットワーク
column2 ダメな行動をする確率を残しておくと思わぬ成功を収めることも
◎Qラーニングを理解したら進め!
第4章ステップ4…プログラミングで理解するディープQネットワーク
◎ついに人間と対決!
第5章ディープQネットワーク総仕上げ…成長して強くなるAIづくり

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本の長さ

208ページ
言語

日本語
出版社

CQ出版
発売日

2018/2/26
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登録情報

ASIN ‏ : ‎ B079NC9C7G
出版社 ‏ : ‎ CQ出版 (2018/2/26)
発売日 ‏ : ‎ 2018/2/26
言語 ‏ : ‎ 日本語
雑誌 ‏ : ‎ 208ページ

Amazon 売れ筋ランキング: - 32,956位雑誌 (本)

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著者について

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牧野浩二
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山梨大学　工学部　メカトロニクス工学科　准教授
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西崎博光
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兵庫県佐用町出身。
津山高専卒、豊橋技術科学大学を修了。博士（工学）。現在は、国立大学法人山梨大学大学院の准教授。
大学で音声認識やユーザインタフェースの研究を行っている中で，国立台湾大学に留学したときに日本より海外のほうがディープラーニングの研究が進んでいることを痛感し（当時は日本ではAIがそんなに騒がれていなかった）、本格的にディープラーニングの勉強を始める。
嫁とかわいい2歳の娘との3人暮らし。趣味は温泉めぐり。ツイッターは @hiro32_n
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AmazonCustomer3

必要なpython環境の説明が無く、曖昧

2018年8月13日に日本でレビュー済み

近年ＡＩに興味をもった人は、 python3 で始めた方がほとんどではないでしょうか。
この本のサンプルプログラムは python2.7でした。(まだMNISTのサンプルをWin10+Vbox+Ubuntu環境で試しただけですが)

Win10＋GPU環境で試そうと読み進めると、
Anacondaでpython3.6 をインストールするように書いてあります。ところが一方
VC++ for Python2.7 もインストールすると書かれています。
3.6なの？2.7なの？どっち？と不安になります。
環境がごちゃごちゃになりそうな気がしてWin10＋GPU環境で試すのは止めることにしました。

良い点
第4部の算数＆プログラミング練習は素晴らしい！とても良い勉強になります。

2018年3月23日に日本でレビュー済み

在庫切れになっていますが、CQ出版の通販サイトでPDF版も販売されています。
中古を定価より高く買う必要はないです。

検索する際は雑誌のバックナンバーと紛らわしいので注意してください。こちらは3月号増刊、です。

理屈がどうのというよりも、まずどんなことができるのか試したいケースにおすすめかと思います。
ライブラリとしてはChainer、ラズパイで動作するサンプルもあります。

Interface 2017年8月号の特集記事をベースに加筆したものですが、内容はかなり追加されているのでInterface 誌を購読していても
買って損はないかと。

13人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazonカスタマー

マスター、ドクターコースの青年達が書く！

2018年3月8日に日本でレビュー済み

昨今、話題のAIについて、python、ラズパイ、linuxなどを使い勉強していく！
本書の構成は、「
自宅で一人で試して合点」というコンセプトをもとにして、
いろいろと書かれている。
linux、仮想空間と中身は、手順通り、手を動かせば、pythonでAIを動かせるようになっている。
本書の中では、「算数・・・ステップバイステップ」で算数はあるが数学を必要としないAIを解説してくれる。
これは、変な入門書を読むより役に立つ！
次にAIの活用として、為替の変動予測、画像認識、文章の自動生成など、実例を通して、AIを動かせます。
これは、本当に面白く、勉強の意欲が湧いてくる！
でも、この章は、pythonプログラムの方法やコードの解説などを目的としたものではないです。
そのため、pythonの基礎的操作を取得していることが前提です。（しかし、できなくても動かせます。）
また、ムックなので値段が三千円ちかく高いような感じがします。
最後に本書を書いたのは、
地方大学工学部の学生さんたちです。
中身も学生のレポートみたいで若さを感じる文章です。
このムックを書いてる人もAIを楽しんでいる感じが伝わってきました。
最後にPCの環境ですが、
64bitのpcを対象に本書は、構成されています。
そのため、32bitのpcでは、動かせないでしょう。
趣味のプログラマー、
頭がよい十代の人や学生さんは、
これを読んで、AIを動かしてみましょう。

13人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

amazon_co_jp_customer

あくまでも増刊版で定価は税別2600円／2017年8月号に加筆した版

2018年3月22日に日本でレビュー済み

Amazonさんで注文しようとしたが何か変。調べたら、間違ってこちら「 Interface(インターフェース) 2017年 08 月号」をpdfで購入しようとしていた。これじゃない。3/1発行なので近くでも大丈夫だろうと本屋さんに寄ったら無い。cq常備店へ行ったら、ありました。２０冊くらい山になってました。

第６部：Deep Q Learning (未来コレクル) が現役囲碁棋士に勝利したり、音声認識が人間と同レベルを達成、TVゲームでハイスコアを出したり、トヨタのぶつからない車、ファナックのバラ積みなどで使われているということで大変勉強になりました。参考文献も三菱電機、日立製作所、コーネル大学、リクルートと執筆陣のレベルの高さに脱帽です。良書。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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牧野浩二

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