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  ソニー開発のNeural Network Console 入門
──数式なし、コーディングなしのディープラーニング
 

ドラッグ&ドロップ操作で
ビジュアルに体験学習
足立 悠 著
B5変型判 288ページ
定価:2,400円+税
ISBN:978-4-86594-114-2
2018年1月中旬刊行
「数式が読めない」「コーディングは苦手」という一般SEや初学者の方々が本書の対象です。@全結合型・A畳み込み・B再帰型のニューラルネットワークに話題を絞り、気鋭のデータサイエンティストが丁寧に仕組みを解説。さらに、ソニーが開発した無償のGUIツールを使って、段階的にディープラーニングを体験学習。「数式なし」で手法を理解し、「コーディングなし」で実装方法もわかるようになります。
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■内容詳解

 AIシステムの構築案件が急増しています。近い将来、AIなしのビジネスも生活も、考えられなくなるでしょう。データサイエンティストや先進プログラマに限らず、一般SEや理工系の学生層にまで、ディープラーニングに対する学習意欲が広がっているのは当然のことです。そうした方々にとって最初のハードルは、手法(理論)を説明する数式が難解なこと。もう1つは、実装のためのコーディングです。

 そこで本書では、知っておくべき3つの手法だけを、気鋭のデータサイエンティストが丁寧に解説。数式を一切使わず、@全結合型・A畳み込み型・B再帰型のニューラルネットワークの手法を図で紹介します。そして、ソニーが開発した注目のディープラーニングツール「Neural Network Console」を使用。ドラッグ&ドロップ操作でニューラルネットワークを構築し、ボタン1つで処理を実行、結果を評価できます。

 本書ではこの究極のAIツールを用いた初級・中級・上級の体験学習を通じ、実装に必要な最低限の知識を効率よく獲得できます。これにより、「数式が読めない」「プログラミングは苦手」という一般SEや初学者の方々に、ディープラーニングの入り口を大きく開きます。


■著者プロフィール

足立 悠(あだち はるか)

メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事執筆したほか、国内各地でセミナー講師を務めてきた。著書に『初めてのTensor Flow──数式なしのディープラーニング』(2017年11月・リックテレコム刊)がある。
多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人と評されている。趣味は国内の城とダム巡り、お地蔵さんが密集している場所に佇むこと。


■本書の主な内容
1 AIの世界へようこそ
1.1 AIとデータサイエンス
1.2 機械学習
1.3 ニューラルネットワークからディープラーニングへ
2 ディープラーニングの手法
2.1 ニューラルネットワーク
2.2 ディープラーニング
2.3 畳み込みニューラルネットワーク
2.4 再帰型ニューラルネットワーク
3 AIツールとNeural Network Console
3.1 世界で普及するAIツール
3.2 Neural Network Console
3.3 NNCのインストール
3.4 NNCの操作画面
4 初級:サンプルプロジェクトを実行してみよう!
4.1 ニューラルネットワークによる画像分類(1)
4.2 CNNによる画像分類(1)
5 中級:新規プロジェクトを実行してみよう!
5.1 ニューラルネットワークによる画像分類(2)
5.2 CNNによる画像分類(2)
5.3 ネットワーク構造の最適化
6 上級:オリジナル画像で実装してみよう!
6.1 データセットの作成
6.2 ネットワークの作成
6.3 データセットの選択
6.4 学習条件の設定
6.5 学習の実行
6.6 評価の実行
7 上級:オリジナルデータで実装してみよう!
7.1 データの前処理
7.2 データセットの登録
7.3 ネットワークの作成
4.4 データセットの選択
7.5 学習条件の設定
7.6 学習の実行
7.7 評価の実行
付録
A.1 NNC非対応OSのPCにNNCをインストール
A.2 機械学習を使って分類問題を解いてみよう!

参考文献・お勧め書籍