我妻 幸長（著）
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【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
・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。
本書は開発環境にGoogle Colaboratoryを利用しています。Google ColaboratoryはGoogleアカウントさえあればWeb上で誰でも利用できます。無料でGPUを利用できるので、コードの実行時間を短縮できます。
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を一気に学ぶことができます。
AI技術の基本的な理論について、図やチャプターによっては数式を交えながら解説。その後、Pythonを使った実装方法を具体的なサンプルを元に紹介しています。
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
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