【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。 第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 【目次】 第1部 基本編 第1章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第2章 開発環境を構築する 第3章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第4章 ニューラルネットワークとKeras 第5章 KerasによるCNNの実装 第6章 学習済みモデルの活用 第7章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第8章 CAEを使ったノイズ除去 第9章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成 第1部 基本編 第1章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第2章 開発環境を構築する 第3章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第4章 ニューラルネットワークとKeras 第5章 KerasによるCNNの実装 第6章 学習済みモデルの活用 第7章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第8章 CAEを使ったノイズ除去 第9章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成