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ディープラーニング
これだけでわかる! 医療AI(中古品)
(中古品)これだけでわかる! 医療AI//井川 房夫: editor; 藤田 広志: editor; /進化が著しい医療AIはもはや,興味の有る無しに関係なく,全ての医療者が理解しておくべきツールである.本書は, AIにどう取り組めばいいのか分からない初学者に向けて,基本的な知識から実際の活用法までを平易に解説した.特にAIの有用性が期待されている画像診断の分野を多く取り上げることで,実現場での使用をより具体的にイメージできるようにした.漠然とした知識がすっきり整理され,実用に繋がるバイブルである. I.医療AI入門? 1.人工知能(AI)の基礎〈坂本真樹〉 2.データサイエンスの基礎〈本谷秀堅〉 3.ディープラーニングの基礎〈川上英良 大矢めぐみ〉 4.AI医療活用〈高橋優三〉 5.画像診断への応用〈藤田広志〉 II. AI臨床応用:画像を中心に? 1.乳房画像のAI診断〈井上謙一〉 2.胸部画像に対するAI診断〈檜垣徹 粟井和夫〉 3.脳動脈瘤のAI診断〈井川房夫〉 4.AI超音波画像検査〈小松正明 小松玲奈〉 5.AI内視鏡検査〈三澤将史 工藤進英 森悠一〉 6.眼底写真のA
未来IT図解 これからのAIビジネス(中古品)
(中古品)未来IT図解 これからのAIビジネス//谷田部 卓: author; /内容紹介 AIの基幹技術からビジネス活用、AIベンダーとの協業のポイントまで、ビジネスパーソンが知っておくべきポイントを総ざらい! 現在は第3次人工知能ブームと言われていますが、 これまでのブームとは違い、現実のビジネスにも利用できるようになってきています。 そして、今から本格的なAIビジネスが始まろうとしています。 ところが日本企業の大半は、AIビジネスの特性を知らず、その方法論も確立できていません。 このため、従来からあるソフトウェアを利用したビジネスと同様な取り組みをしてしまい、失敗が多発しているのが実情です。 このような行き詰まりを避けるには、実際にAIにはなにができるのか、 その開発にはどのような準備が必要になるのかといった実務面をきちんと踏まえておく必要があります。 本書では、ディープラーニングやニューラルネットワークといった 現在のAIブームを支える基本的な技術やビジネス活用の最新情報に加え、 AIの開発工程の実際、Po C(実証実験)の課題、クライアントとベンダーの役割分担なども
これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト & 問題集(中古品)
(中古品)これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト & 問題集/秀和システム/山下長義: author; 伊達貴徳: author; 山本良太: author; 松本敬裕: author; 横山慶一: author; 杉原洋輔: author; 浅川 伸一: consultant editor; 遠藤 太一郎: consultant editor; /本書は、日本ディープラーニング協会が実施している「ディープラーニングG検定ジェネラリスト」試験向けの資格試験対策用のテキスト & 問題集です。試験に合格するために必要な知識習得と問題対策を一冊にまとめました。簡潔なレイアウトにし、数式をなるべく使わず、わかりやすい文章や図で説明しています。ディープラーニングをビジネスで活用したいと考えている人が対象読者となります。
イラストで学ぶディープラーニング 山下隆義/著
【重要】本商品は委託販売品となり、2-5営業日後の発送となります。委託先から直接手配となるため、弊社取り扱い品と別便での発送となります（送料の重複はございません）。その他取り扱いが異なる点がございますので、当店のお買い物ガイド(販売条件・支払い方法・送料について)をよくご確認の上、ご注文下さいますようお願い致します。■ISBN：9784065133316 & starf;日時指定・銀行振込をお受けできない商品になります■商品名：イラストで学ぶディープラーニング 山下隆義/著■フリガナ：イラスト デ マナブ デイ−プ ラ−ニング■著者名：山下隆義/著■出版年月：201811■出版社：講談社■大きさ：277P 21cm
ディープラーニングを支える技術 ??「正解」を導くメカニズム[技術基礎] (Tech × Books plus)
基本をつかむと、技術の「可能性」が見えてくる 初学者の方々に向けた、ディープラーニングの技術解説書。 2012年に一般画像分類コンテスト(ILSVRC)で衝撃的な性能を達成したAlex Netの登場以来、急速な進化を遂げているディープラーニング。現在の人工知能/AIの発展の中核を担っており、スマートフォンからIo T、クラウドに至るまで幅広い領域で、画像、音声、言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し、目覚ましい進展をもたらしています。一方、その成長の過程は決して一筋縄ではなく、無数の試行錯誤がありました。 本書では、ディープラーニングの「今」に焦点を当て、「基本機能」を中核に技術面から可能な限り正確にまとめ、どのようなしくみで動いているのか、どのような問題に使えるのか、何が難しいのかまで平易に解説。 多くの問題を一つのアプローチ、アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段とパワーアップしていく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を平易に紐解く1冊です。 (こんな方におすすめ) ・広くディープラーニング、人工知能を取り巻く技術に関心がある方々 ・ディープラー
PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析! (impress top gearシリーズ)(中古品)
(中古品)Py Torch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析! (impress top gearシリーズ)//新納 浩幸: author; /内容紹介 日本語テキスト解析処理を快速プログラミング! 単語/文書の分類、機械翻訳などサンプルコードを実装。 自然言語処理は、検索エンジン、自動要約、機械翻訳、音声認識などで利用される技術です。 Py Torchでは、特にTransformersというBERT系モデルを提供することで、 より簡単にBERTを利用できるようになっています。 本書では、自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術である word2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。 まず第1章でPy Torchの基本を説明します。そのあと各技術の考え方を説明し、 Py Torchを使ったそれぞれのプログラミング手法を解説します。 それらのプログラミングの主な目的は、以下のとおりです。 ・単語や文書の類似度を測る ・文章内の単語の品詞を分類する ・日英の機械翻訳を実行する ・文書を分類す
実践 Deep Learning ―PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム (オライリー・ジャパン)(中古品)
(中古品)実践 Deep Learning ―PythonとTensor Flowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム (オライリー・ジャパン)/オライリー・ジャパン/Nikhil Buduma: author; 太田 満久: consultant editor; 藤原 秀平: consultant editor; 牧野 聡: translator; /内容紹介 2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。 Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。 しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。 本書ではサンプルのPython 3プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。 微積分、行列演算、Pythonの基礎があれば誰でも本書を始めることができます。 内容（「BOOK」データベースより） 2000年代にニューラルネットワークの研究
PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術 Prateek Joshi/著 相川愛三/訳
【重要】本商品は委託販売品となり、2-5営業日後の発送となります。委託先から直接手配となるため、弊社取り扱い品と別便での発送となります（送料の重複はございません）。その他取り扱いが異なる点がございますので、当店のお買い物ガイド(販売条件・支払い方法・送料について)をよくご確認の上、ご注文下さいますようお願い致します。■ISBN：9784873118727 & starf;日時指定・銀行振込をお受けできない商品になります■商品名：PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術 Prateek Joshi/著 相川愛三/訳■フリガナ：パイソン ニ ヨル エ−アイ プログラミング ニユウモン PYTHON/ニ/ヨル/AI/プログラミング/ニユウモン デイ−プ ラ−ニング オ ハジメル マエ ニ ミ ニ ツケテ オクベキ ジユウゴ ノ キソ ギジユツ デイ−プ/ラ−ニング/オ/ハジメル/マ■著者名：Prateek Joshi/著 相川愛三/訳■出版年月：201903■出版社：オライリー・ジャパン■大きさ：402P 21cm
ソニー SONY ミラーレス一眼カメラ α7C II ズームレンズキット ILCE-7CM2L S シルバー
もっと自由なフルサイズへ。 ●コンパクトボディに最先端のシステムを搭載これまでαが培ってきた高いフォーカス精度と追随性をもつ像面位相差AFシステムに加えて、最新の画像処理エンジンBIONZ XR(ビオンズ エックスアール)と、AI処理に特化した「AIプロセッシングユニット」を搭載することで静止画・動画撮影における処理能力が大幅に向上。有効最大約3300万画素の35mmフルサイズ裏面照射型CMOSセンサーの能力を引き出し、高い階調表現や忠実な色再現性能、低ノイズ性能などを実現しています。また、ディープラーニングを含むAI処理で、人物の骨格や姿勢などの詳細な情報に基づいた、より高精度な被写体認識が可能になるだけでなく、動物や昆虫、乗り物など、より幅広い被写体を認識します(＊)。＊ カメラの設定で選択できる認識対象は、人物、動物/鳥、動物、鳥、昆虫、車/列車、飛行機です。設定通りにすべての被写体を認識できるわけではありません。また、設定と異なる被写体を認識する場合があります●コンパクトボディながら写真も動画も高性能な機能が充実写真も動画も思い通りの雰囲気に仕上げられる10種類のプリセット「クリエイティブルック」や、シネマのようなルックを手軽に再現できるSCinetoneなど、好評のカラーサイエンスを搭載しています。動画撮影時にはユーザー好みのLUTをカメラモニターに表示できる機能にも対応。また、コンパクトボディにも関わらず高性能光学式5軸ボディ内手ブレ補正を搭載し、静止画撮影時には7.0段(＊1)の手ブレ補正を実現、動画撮影時には高性能な手ブレ補正「アクティブモード(＊2)」など、クリエイティブな映像表現を強力にサポートします。操作性においても、ファインダーやグリップのホールド性を改善しただけでなく、前ダイヤルや静止画/動画/S＆Q切り換えダイヤルの搭載など、さまざまな機能がα7Cから大きく進化しています。＊1 CIPA規格準拠、ピッチ/ヨー方向、FE 50mm F1.2 GM装着時、長秒時ノイズリダクションオフ時＊2 アクティブモードでは撮影画角が少し狭くなります。記録方式が動画120p、S＆Qモードの120fpsでの撮影時、アクティブモードは無効になります●"Compact"ボディに、ソニーが持つフルサイズのハイブリッド機としての性能を搭載α7Cの第2世代として、コンセプトである小型・軽量を受け継ぎながら、ほしい機能はしっかり搭載。(幅)約131.3mm×(高さ)96.4mm×(奥行)79.8mm、約658g(＊)のα7 IVに対し、α7C IIは(幅)約124.0mm×(高さ)71.1mm×(奥行)63.4mm、約514g(＊)と、かつてないコンパクトボディを実現しています。ソニーが持つフルサイズの高性能な静止画・動画機能を、どこへでも持ち運ぶことができます。＊ バッテリーとメモリーカードを含む●リアルタイム認識AF(＊)AIプロセッシングユニットを搭載し、被写体の骨格情報と姿勢推定技術を用いて処理を行うことで、被写体の形状や動きを高精度に認識し、瞳だけではなく人間の胴体、頭部の位置をより高精度に認識できます。これにより、たとえばカメラに背を向けた人物を捉えたり、ヘルメットやサングラスで顔の一部が隠れている場合でも被写体を追尾し続けることができます。＊ カメラの設定で選択できる認識対象は、人物、動物/鳥、動物、鳥、昆虫、車/列車、飛行機です。設定通りにすべての被写体を認識できるわけではありません。また、設定と異なる被写体を認識する場合があります/カメラ・ビデオカメラ/ミラーレス一眼カメラ/ソニー SONY/4548736154674/コジマ/kojima/通販/通信販売/調理家電/生活家電/家電/キッチン家電/ネットショップ
Excelでわかるディープラーニング超入門【RNN・DQN編】(中古品)
(中古品)Excelでわかるディープラーニング超入門【RNN・DQN編】/技術評論社/涌井 良幸: author; 涌井 貞美: author; /内容紹介 Excelだけで動作原理が理解できる! 難しい計算やプログラミング不要! 進化発展するディープラーニング。 その代表がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)と DQN(Deep Q-Network/深層Qネットワーク)です。 RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。 またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。 これらはいずれもAI応用の入り口となります。 本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、 動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。 難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、 その動作原理をわかりやすく知ることができます。 本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。 出版社からのコメント RNNやDQNの動作原理を
機械学習トレーニングデータがわかる本
s-9784274230448 2023年07月 肝はトレーニングデータにあり アメリカをはじめ、ヨーロッパや中国などを中心にAI（機械学習）やディープラーニングを活用としたユースケースやビジネスモデルなどが大きく進化し、日本国内においても、自動車、製造、建築・土木、公的機関、eコマースなどさまざまな業種で機械学習やディープラーニングの適用が進んできています。 このようにAIに使われる機械学習を、高い精度・確率のものとするためには、高い品質、さまざまな条件の分布、バリエーションに富んだトレーニングデータを準備することが成功の鍵といえます。 本書では、トレーニングデータの性質に焦点をあて、解説を行います。
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![ディープラーニングを支える技術 ??「正解」を導くメカニズム[技術基礎] (Tech × Books plus)](https://image.wowma.jp/56064939/mae6769362af.jpg)
