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ＰｙＴｏｒｃｈとｆａｓｔａｉではじめるディープラーニング 利用可

Ｊｅｒｅｍｙ　Ｈｏｗａｒｄ／著 -- オライリー・ジャパン -- 2021.5 -- 007.1

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 一般 007.1/ﾊﾜﾄ/一般 121502986 一般 利用可

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タイトル ＰｙＴｏｒｃｈとｆａｓｔａｉではじめるディープラーニング
書名ヨミ パイトーチ　ト　ファストエーアイ　デ　ハジメル　ディープ　ラーニング
副書名 エンジニアのためのＡＩアプリケーション開発
著者名 Ｊｅｒｅｍｙ　Ｈｏｗａｒｄ ／著, Ｓｙｌｖａｉｎ　Ｇｕｇｇｅｒ ／著, 中田　秀基 ／訳  
著者ヨミ ハワード，ジェレミー , ガガー，シルヴェイン , ナカダ，ヒデモト  
出版者 オライリー・ジャパン  
出版年 2021.5
ページ数等 ５６１ｐ
大きさ ２４ｃｍ
原書名 原タイトル：Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｃｏｄｅｒｓ　ｗｉｔｈ　ｆａｓｔａｉ　ａｎｄ　ＰｙＴｏｒｃｈ
一般件名 深層学習 , プログラミング（コンピュータ）  
ISBN 4-87311-942-1
ISBN13桁 978-4-87311-942-7
定価 ３８００円
問合わせ番号（書誌番号） 1120409243
NDC8版 007.1
NDC9版 007.13
NDC10版 007.13
著者紹介 【Ｊｅｒｅｍｙ　Ｈｏｗａｒｄ】起業家、ビジネス戦略家、開発者、教育者、ディープラーニングをより身近なものにするための研究機関であるｆａｓｔ．ａｉの創設研究者。また、サンフランシスコ大学の著名なリサーチサイエンティストであり、シンギュラリティ大学の教員、世界経済フォーラムの若いグローバルリーダーでもある。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 
著者紹介 【Ｓｙｌｖａｉｎ　Ｇｕｇｇｅｒ】元教師。現在はｆａｓｔ．ａｉのリサーチサイエンティスト。ＣＰＧＥで２０１５年まで７年間にわたりコンピュータサイエンスと数学を教えていた。パリにある高等師範学校で数学を学び、パリ第１１大学で数学の修士号を取得した。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 

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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
第１部　ディープラーニングの実際（ディープラーニングへの旅路；モデルから実運用へ　ほか）
第２部　ｆａｓｔａｉのアプリケーションを理解する（舞台裏：数字のクラス分類器；画像クラス分類　ほか）
第３部　ディープラーニングの基礎（言語モデルを１から作る；畳み込みニューラルネットワーク　ほか）
第４部　ディープラーニングを１から作る（基礎からのニューラルネットワーク；ＣＡＭを用いたＣＮＮの解釈　ほか）

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