PythonのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、多くの人々がディープラーニングを活用できるようPythonコーディングを交えながら分かりやすく説明していきます。「ディープラーニングを適用できる課題とはなにか」「限界はどこにあるのか」を実践解説。Keras/TensorFlow 2対応。第1版(2017年)以降の話題やモデル・理論とその実装コードなど、より丁寧に解説し大幅にボリュームアップしています。
1章 ディープラーニングとは何か
2章 ニューラルネットワークの数学的要素
3章 KerasとTensorFlow
4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰
5章 機械学習の基礎
6章 機械学習のユニバーサルワークフロー
7章 Kerasを使いこなす
8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング
9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング
10章 時系列のためのディープラーニング
11章 テキストのためのディープラーニング
12章 生成型ディープラーニング
13章 現実世界のベストプラクティス
14章 本書のまとめ