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低解像度画像を高解像度に変換する「超解像」をフルカラーで詳しく解説!「TensorFlowはじめました2」発行Googleが提供する機械学習ライブラリのチュートリアル第二弾!



 インプレスグループで電子出版事業を手がける株式会社インプレスR&Dは、『TensorFlowはじめました2』(著者:有山圭二)を発行いたします。

『TensorFlowはじめました2』
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著者:有山圭二
小売希望価格:電子書籍版 1000円(税別)/印刷書籍版 1500円(税別)
電子書籍版フォーマット:EPUB3/Kindle Format8
印刷書籍版仕様:B5判/カラー/本文82ページ
ISBN:978-4-8443-9774-8
発行:インプレスR&D

<<本書の特徴>>
(1)Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」のチュートリアルシリーズ第二弾!
(2)低解像度の画像を機械学習により高解像度に変換する「超解像」をフルカラーで詳しく解説
(3)技術書専門の同人誌即売会「技術書典」からの商業出版第二弾!

<<本書の内容>>
 本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。シリーズ2冊目となる本書では、低解像度の画像を機械学習をつかって高解像度に変換する「超解像」をテーマに、機械学習に初めて触れるエンジニアのためのTensorFlowの基礎、実際に画像を使った機械学習に取り組むための初歩的な知識を掲載しています。
(本書は、次世代出版メソッド「NextPublishing」を使用し、出版されています。)


低解像度の画像を高解像度画像に変換する「超解像」の仕組みを解説

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解像度の変化を比較しながら検証

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モノクロ画像だけでなくカラー画像の超解像も解説

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<<目次>>
TensorFlowの基礎
 TensorFlowとは
 データフローグラフ
 Tensor(テンソル)
 変数とプレースホルダー
 演算子のオーバーロード
 ブロードキャスティング
 CNNで超解像
超解像とは
 モデルの定義
 学習
 画像処理
 評価
超解像奮闘記
 畳み込み層とパディング
 画像の読み込み処理
 活性化関数
さまざまなモデル
 モデル(9-5-5)
 画質の指標(PSNR, SSIM)
 Batch Normalizationの導入

<<著者紹介>>
有山 圭二(ありやま けいじ)
有限会社シーリス代表。Androidアプリケーションの受託開発や、Androidに関するコンサルティング業務の傍ら、技術系月刊誌への記事執筆。最近は趣味で機械学習(ディープラーニング)を取り組んでいる。著書として「Android Studioではじめる 簡単Androidアプリ開発(技術評論社刊)」「TensorFlowはじめました(インプレスR&D刊)」など。

<<販売ストア>>
電子書籍:
 Amazon Kindleストア、楽天koboイーブックストア、Apple iBookstore、紀伊國屋書店 Kinoppy、Google Play Store、
 honto電子書籍ストア、Sony Reader Store、BookLive!、BOOK☆WALKER
印刷書籍:
 Amazon.co.jp、三省堂書店オンデマンド、hontoネットストア、楽天ブックス
※ 各ストアでの販売は準備が整いしだい開始されます。
※ 全国の一般書店からもご注文いただけます。


【株式会社インプレスR&D】 リンク
株式会社インプレスR&D(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:井芹昌信)は、デジタルファーストの次世代型電子出版プラットフォーム「NextPublishing」を運営する企業です。また自らも、NextPublishingを使った「インターネット白書」の出版などIT関連メディア事業を展開しています。
※NextPublishingは、インプレスR&Dが開発した電子出版プラットフォーム(またはメソッド)の名称です。電子書籍と印刷書籍の同時制作、プリント・オンデマンド(POD)による品切れ解消などの伝統的出版の課題を解決しています。これにより、伝統的出版では経済的に困難な多品種少部数の出版を可能にし、優秀な個人や組織が持つ多様な知の流通を目指しています。

【インプレスグループ】 リンク
株式会社インプレスホールディングス(本社:東京都千代田区、代表取締役:唐島夏生、証券コード:東証1部9479)を持株会社とするメディアグループ。「IT」「音楽」「デザイン」「山岳・自然」「モバイルサービス」を主要テーマに専門性の高いコンテンツ+サービスを提供するメディア事業を展開しています。

【お問い合わせ先】
株式会社インプレスR&D NextPublishingセンター
〒101-0051 東京都千代田区神田神保町1-105
TEL 03-6837-4820
電子メール: np-info@impress.co.jp

プレスリリース提供:PR TIMES リンク

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