【本書の特徴】
2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、
多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。
本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、
エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、
第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。
特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。
TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。

【対象読者】
深層学習に入門したいエンジニア

【目次】
第1部 基本編

第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras
第２章 開発環境を構築する
第３章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本
第４章 ニューラルネットワークとKeras
第５章 KerasによるCNNの実装
第６章 学習済みモデルの活用
第７章 よく使うKerasの機能

第2部 応用編

第８章 CAEを使ったノイズ除去
第９章 自動着色
第10章 超解像
第11章 画風変換
第12章 画像生成

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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