『新納浩幸(実用)』の電子書籍一覧
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シリーズ73冊2,200円~5,280円(税込)レーベル: impress top gearシリーズ出版社: インプレス
開発経験に基づくパターン実践の極意!
開発経験に基づくパターン実践の極意!
パターン誕生の背景/エッセンス/適用条件/サンプルを解説。
ゲームプログラミングを含むソフトウェア開発の現場で、デザインパターンをより的確に利用するための解説書。著者は、米国大手ゲーム会社エレクトロニック・アーツでゲーム開発に従事。その経験に基づき、GoFや著者独自のパターンについて考察。より容易に変更できる洗練されたアーキテクチャ、ゲームに求められる実行速度といった視点を重視しつつ、幅広く応用できるパターンやゲーム必須のパターンを取り上げています。本書は、『Game Programming Patterns』の翻訳書です。米国アマゾンで60以上のレビューを集め、その9割が星5つと評価されています(2015年8月)。
【以下、本書イントロダクションより抜粋】
私がこの本で提供したいのは、解決策のメニューのようなものです。この本の各々の章では、単独でコードに適応可能なアイデアを解説しています。役立つものをメニューから選んで組み合わせることができます。
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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう!
本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。
・ PyTorch(パイトーチ)とは?
2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。
・ 物体検出とは?
画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ(クラスタ)を検出する技術です。
ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました(例:2012年の画像認識コンテストILSVRC)。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。
本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。
<本書の特徴>
・PyTorchを使って物体検出アルゴリズムを実装できるようになります。
・Pythonによるサンプルコードを例示&配布し、自分で手を動かしながら理解を深められます。
第1章 PyTorch によるプログラミング
第2章 物体検出アルゴリズムSSDの実装
第3章 SSDに関連した話題 -
Chainerは2015年にPreferred InfrastructureがPythonのライブラリとして開発・公開したフレームワークです。
本書は、Pythonの拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecとRNN(Recurrent Neural Network)を解説し、それらシステムをChainerで実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。
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