チーム・カルポ - PC・システム開発 1

Transformerを用いた代表的検出モデル「DETR」を中心に、ViT（Vision Transformer）による物体領域の検出、「CenterNet」による中心点予測型の検出、言語生成型アプローチである「Pix2Seq」、さらには「RetinaNet……続きを見る

ViTを使用して画像認識や画像分類のプログラミングを行う解説書です。画像分類の最先端技術を紹介するとともに、PyTorchやKerasを用いたプログラミングを掲載し、すぐに実践することができます。 続きを見る

画像認識の分野において、近年急速に発展しているTransformerベースの手法とその派生モデルに焦点を当て、キーポイント検出、物体セグメンテーション、画像キャプショニングの実装方法を詳細に解説しました。 続きを見る

この本はニューラルネットワークに必要な数学だけを解説するのではなく、必要な数学の知識をもとに作り上げたアルゴリズムをそのままプログラムに置き換えることを目的としています。いわばニューラルネットワーク……続きを見る

ディープラーニングへのアプローチには様々な方法があります。本書は、Pythonの外部ライブラリであるTensorFlow2、PyTorchを用いてディープラーニングの基礎理論から画像分類、物体検出、自然言語処理などについて……続きを見る

ディープラーニングによる物体検出・画像生成は、自動運転、顔認識、外観検査、医療画像診断など、多くの分野で利用されている技術となっています。本書は、ディープラーニングの発展型技術である物体検出と画像生……続きを見る

Kaggleの分析コンペでは、モデルの評価指導に基づいて精度の高いモデルを作り上げることが求められます。本書は、データ分析コンペを開催する「Kaggle」で実際に提示された課題を使ってデータ分析や機械学習につい……続きを見る

Djangoライブラリを使ってWebアプリ開発を学びます。Pythonでサーバー上で動作するWebアプリの作成をすることに興味がある人を対象とした、基本から実践的なテクニックを身に付けるための解説書です。 続きを見る

Pythonのライブラリの1つであるTensorFlowは、ディープラーニングを支える数学的な各種理論を学ぶのに最適なライブラリです。しかし、TensorFlowは学習に必要な計算式を開発者が自ら組み立てねばならないという少……続きを見る

TensorFlowは、Google社が公開しているPython向け機械学習用ライブラリです。本書は、Pythonの基礎を学習した方に向けて、JupyterNotebookを使ったTensorFlowの活用法を解説する入門書です。シンプルな二値分類か……続きを見る

PythonのライブラリであるDjangoの活用書です。Pythonを使ってWebアプリを開発するためのプログラマーが基礎から実践的なテクニックを習得できるようになっています。 続きを見る

本書は、『必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装』に続く姉妹書です。「必要な数学だけでわかる」という書名どおり、ディープラーニングに必要な数学だけに光を当て、できるだけ短時間でデ……続きを見る

Pythonでデータ分析と機械学習を実践します。豊富なライブラリを使って統計学に基づいた統計分析ができるので、Pythonに慣れ親しんだ人は、データ分析も機械学習もまとめて効率的に学ぶことができます。 続きを見る

Python用のフレームワークFlaskを使ってWebアプリ開発をするための解説書です。 続きを見る