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待望の第2版！
定番のAI開発プラットフォームで
機械学習や深層学習、強化学習、転移学習の
基礎を習得

【本書の概要】
本書はUdemyで大人気の講座『AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-』をもとにした書籍です。
●機械学習（回帰、k平均法、サポートベクターマシン）
●深層学習（画像識別や画像生成、RNN）
●強化学習（Cart Pole問題、深層強化学習）
などのAI開発で必要となる人工知能技術について解説します。
サンプルを動かしながら、AI技術の仕組みを理解できます。
開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。

【Google Colaboratoryとは】
ブラウザ上で利用できる機械学習や深層学習向けの開発環境です。
GPUを無料で利用できるので、コードの実行時間を大幅に短縮できます。

【本書ポイント】
●機械学習・深層学習・強化学習の基礎知識を一気に学べる
●Pythonでコードを動かしながら機械学習・深層学習・強化学習の理論を学べる

【第2版の変更点】
●Google Colaboratory環境のアップデート（2024年8月時点）
●各種ライブラリのアップデート
●データセット（住宅データ）の変更

【対象読者】
●何らかのプログラミング経験のある方
●機械学習・深層学習・強化学習を学ぶ意欲のある方
●高校数学以上の数学知識のある方

【著者プロフィール】
我妻幸長(あづま・ゆきなが)
SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。

Chapter 0　イントロダクション
Chapter 1　人工知能、ディープラーニングの概要
Chapter 2　開発環境
Chapter 3　Pythonの基礎
Chapter 4　簡単なディープラーニング
Chapter 5　ディープラーニングの理論
Chapter 6　様々な機械学習の手法
Chapter 7　畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
Chapter 8　再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
Chapter 9　変分オートエンコーダ（VAE）
Chapter 10　敵対的生成ネットワーク（GAN）
Chapter 11　強化学習
Chapter 12　転移学習
Appendix　さらに学びたい方のために