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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

著：François Chollet
François Chollet（フランソワ　ショレ）
最も広く使われているディープラーニングフレームワークの1つであるKerasの作成者。現在はGoogle のソフトウェアエンジニアとしてKerasチームを率いている。抽象化、推論、そして人工知能の汎化性能を向上させる方法の研究にも取り組んでいる。

監：巣籠悠輔
株式会社GRIT Tech CTO。2018 年に Forbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング 第2版』、『ビジネスパーソンのための人工知能入門』（マイナビ出版刊）等がある。

訳：株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『Python機械学習プログラミング　第3版』『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム』（インプレス）、『なっとく！ AIアルゴリズム』（翔泳社）、『PythonとKerasによるディープラーニング』（マイナビ出版）などがある。 http://www.quipu.co.jp