初めてのTensorFlow　数式なしのディープラーニング

◆◆ PythonとTFLearnで無理なく体験学習 ◆◆ 本書は「これからディープラーニングを学びたい」と考えているIT エンジニアの方々を対象にしています。 そして、ディープラーニングの手法を理解し、自分で実装できるようになることを目指します。 ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアは、2つの障壁を越えねばなりません。 一つは「ディープラーニングの手法」、特に、理論を説明する数式が難解なこと。 もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」ことです。 ■数式なしで理論を理解 そこで本書は、是非知っておきたい3つの手法、即ち、1全結合のニューラルネットワーク、 2畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、3再帰型ニューラルネットワーク（RNN）のみに話題を集中。 IT エンジニアなら抵抗感なく読めるように、数式を一切使わず、気鋭のデータサイエンティストが 丁寧に理論を解説します。 ■簡単に実装できるライブラリを使用 実装については、Google社のディープラーニング・フレームワークTesorFlowに注目。 TesorFlowと完全互換性があり、かつ、TesorFlowよりも初心者に適したTFLearnライブラリを使うことで、 Python 3による実装を体験します。 実装環境の構築方法も一から説明し、サンプルコードには逐次解説を加えました。 ■理論と実装の反復で理解を深める 第1章では、機械学習とディープラーニングの概要、実装ライブラリについて説明します。 第2章では、TFLearnを使った実装環境を構築し、ツールの使い方を学びます。 第3章では、全結合のニューラルネットワークの仕組みを理解した後、 手書き文字画像のMNISTデータセットを使って、画像の分類問題を解いてみます。 第4章ではCNNを解説した後、再度、MNISTデータを分類。また、JPEG等の一般的な画像の分類も行います。 第5章では、時系列データに適したRNNの仕組みを理解した後、対話テキストの分類に挑戦。 ここでもMNISTの分類を行ってみます。 本書に沿って体験学習を進めれば、ディープラーニングの手法を無理なく理解でき、 手を動かして実装できるようになるでしょう。 1　 初めてのディープラーニング 1.1 機械学習とディープラーニング 1.2 ディープラーニングのライブラリ 2　 ディープラーニングの実装準備 2.1 ディープラーニングの環境構築 2.2 Jupyter Notebookの使い方 2.3 Pythonプログラミングの基礎 3　 ディープニューラルネットワーク体験 3.1 ニューラルネットワークの仕組み 3.2 ディープラーニングの仕組み 3.3 ディープラーニングの実装手順 3.4 手書き文字画像MNISTの分類 4　 畳み込みニューラルネットワークの体験 4.1 畳み込みニューラルネットワークの仕組み 4.2 手書き文字画像MNISTの分類 4.3 一般的な画像の分類 5　 再帰型ニューラル ネットワークの体験 5.1 再帰型ニューラルネットワークの仕組み 5.2 対話テキストの分類 5.3 手書き文字画像MNISTの分類 Appendix　付録 A.1 TensorBoardの使い方 A.2 ディープラーニングの環境構築（Windows編） A.3 Ubuntu仮想イメージのインポート方法 参考文献