本書は、ディープラーニングによる画像認識を題材に、現場のプロジェクトで必要とされる知識をハンズオン形式で学習するための入門書です。ディープラーニング開発プロジェクトにおける「データ収集」「モデル実装」「データ準備」「学習」「評価」「性能向上」という６つのプロセスについて、それぞれの工程でどんなツールを使うのか、何をすれば良いのか、求められることや注意すべき点は何かなど、手を動かしながら理解を深めます。フレームワークの使い方を知っているだけではなく、ディープラーニングプロジェクトの全体像を正しく理解し、きちんと手を動かすことのできるＡＩエンジニアを目指すために役立つ基本の１冊です。
もくじ情報：第１章　機械学習／ディープラーニングの基礎知識；第２章　ディープラーニングプロジェクトの進め方；第３章　ＶＧＧによる画像分類；第４章　ＡｕｔｏＥｎｃｏｄｅｒによる正常・異常検知；第５章　ＳＳＤによる物体検出；第６章　Ｕ‐Ｎｅｔによる画像からの領域検出“実装～データの準備～学習”；第７章　Ｕ‐Ｎｅｔによる画像からの領域検出“評価～性能向上～まとめ”

井上　大樹(イノウエ　ダイキ)
Ａｕｔｏｍａｇｉ株式会社でディープラーニングを活用した機械学習モデルの開発、ＡＷＳ上でのＡＩシステムの設計・実装を担当。ＳａｇｅＭａｋｅｒをはじめとしたＡＷＳの最新サービスをキャッチアップし、信頼性や保守性の高いアーキテクチャ設計に取り組んでいる。小学生からプログラミングを始め、大学では情報科学を専攻。機械学習を用いた複数の研究に貢献した