PythonのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、多くの人々がディープラーニングを活用できるようPythonコーディングを交えながら分かりやすく説明していきます。「ディープラーニングを適用できる課題とはなにか」「限界はどこにあるのか」を実践解説。Keras/TensorFlow 2対応。第1版(2017年)以降の話題やモデル・理論とその実装コードなど、より丁寧に解説し大幅にボリュームアップしています。 1章 ディープラーニングとは何か 2章 ニューラルネットワークの数学的要素 3章 KerasとTensorFlow 4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰 5章 機械学習の基礎 6章 機械学習のユニバーサルワークフロー 7章 Kerasを使いこなす 8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング 9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング 10章 時系列のためのディープラーニング 11章 テキストのためのディープラーニング 12章 生成型ディープラーニング 13章 現実世界のベストプラクティス 14章 本書のまとめ