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動かして学ぶAI・機械学習の基礎 TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ [ Laurence Moroney ]

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: 楽天ブックス
商品コード: book:20659562

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TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ Laurence Moroney 菊池 彰 オライリー・ジャパンウゴカシテマナブエーアイキカイガクシュウノキソ ローレンス モロニー キクチ アキラ 発行年月：2022年06月03日 予約締切日：2022年06月02日 ページ数：384p サイズ：単行本 ISBN：9784873119809 第1部 モデルの構築（TensorFlowの概要／コンピュータビジョン入門／基礎からの発展：画像の特徴量検出／TensorFlow Datasetsを使った公開データセットの利用／自然言語処理入門 ほか）／第2部 モデルの使用（TensorFlow Liteの紹介／AndroidアプリでTensorFlow Lite／iOSアプリでTensorFlow Lite／TensorFlow．jsの紹介／TensorFlow．jsによるコンピュータビジョンのためのコーティング技法 ほか） 人工知能研究の第一人者であるAndrew Ngとともに、TensorFlowの開発と普及に尽力し、Coursera教材を共同で作成したり、人気の高い講座をいくつも担当するなど、機械学習の教育に長年携わってきた著者による、とてもわかりやすい実践的な入門書です。AIや機械学習の初学者がゼロから学んでいけるように、コードをステップバイステップで解説し、Google Colabで実際に動かしながら理解を深める実践的なアプローチを取っています。Web、モバイル、クラウド、組み込み向けの豊富な具体例を通して、TensorFlowの基本知識、モデル構築の勘所、画像からの特徴量検出、自然言語処理、公開データの活用、モデルを使用するAndroidやiOSアプリの作成、Webおよびクラウド上へのモデルのデプロイといった実践的な知識とテクニックを習得することができます。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他

本書は、GoogleのTensorFlowエキスパートであるLaurence Moroney氏による、実践的なディープラーニングのガイドブックです。最大の特徴は、単なる理論の解説に留まらず、「動かすこと」に主眼を置いている点にあります。本書の構成は、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、そして時系列データの予測という、現代のAI活用において極めて重要な3つの柱を中心に展開されます。まず、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像認識の基礎から始まり、次にテキストデータの構造を理解するためのRNNやTransformerといった高度な手法へと進みます。さらに、株価や需要予測などに不可欠な時系列データの扱いについても深く掘り下げられています。本書の核心的なメッセージは、モデルを構築して終わりにするのではなく、それをどのようにデプロイし、実際のアプリケーションやエッジデバイス、クラウド環境で活用可能な状態にするかという「エンドツーエンドのワークフロー」を習得することにあります。理論と実践の橋渡しを、TensorFlowという強力なフレームワークを通じて、具体的かつ体系的に学ぶことができる一冊です。

• CNNを用いた画像分類と物体検出のプロセス
• RNNやLSTM、Transformerによる高度な自然言語処理の実装
• 複雑なパターンを捉える時系列データの予測モデルの構築
• データ拡張（Data Augmentation）によるモデルの堅牢性向上
• 学習済みモデルを活用した転移学習（Transfer Learning）のテクニック
• TensorFlow Liteを用いたモバイルおよびエッジデバイスへのデプロイ
• モデルの評価、チューニング、および本番環境への展開フロー

• TensorFlowを用いたディープラーニングモデルの設計・実装能力
• 画像、テキスト、時系列データに対する適切な前処理技術
• 既存の高度なモデルを自らの課題に応用する転動学習のスキル
• モデルの精度を向上させるためのハイパーパラメータ調整の知識
• 学習済みモデルを実用的なアプリケーションへ組み込むデプロイ技術

• AI/機械学習の基礎概念を理解し、すぐに実践へ移したい初学者
• TensorFlowを使用して、独自のAIアプリケーションを開発したいエンジニア
• 画像認識や自然言語処理などの特定のドメインに特化した実装スキルを求めている方
• モデルの構築だけでなく、デプロイまでの一連のパイプラインを学びたい開発者

ローレンス・モローニ（Laurence Moroney）氏は、GoogleのAIエバンジェリストとして知られ、TensorFlowの普及と教育において世界的な影響力を持つエキスパートです。彼の著書は、複雑な数学的理論を、プログラマが理解しやすい実装レベルのコードへと翻訳することに長けており、AI学習における「実践的なアプローチ」の旗手として高く評価されています。

本書は、機械学習全般を網羅する一般的な入門書とは一線を画し、ディープラーニングの「応用」と「デプロイ」に特化しています。Scikit-learnを中心とした古典的な機械学習の学習書が「モデルの構築」に重きを置くのに対し、本書はCNNやNLPといった深層学習の特定領域を、いかにして実社会のシステム（モバイルやクラウド）へ組み込むかという、より実践的なエンジニアリングの視点を提供しています。

本書の真の価値は、AIモデルを「研究室の成果物」から「実用的な製品」へと昇華させるための道筋を示している点にあります。多くの学習者が、モデルの学習までは理解できても、その後のデプロイや運用で壁に突き当たります。本書は、コンピュータビジョン、NLP、時系列予測という主要領域を網羅しつつ、それらをいかにデプロイし、実社会の課題解決に繋げるかという、現代のAIエンジニアに不可欠な視点を授けてくれます。読後、読者は単なるコードの書き手ではなく、AIを活用した価値創造のパイプラインを設計できる、一歩進んだエンジニアとしての自信を得ることができるでしょう。