ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！
ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。
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はじめまして。宮本優一と申します。
最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。
しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、
「なんか難しそう」
「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」
「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」
という声が聞こえてきます。
そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触をつかんでもらえるよう、コードを動かしながら解説したいと思います（そのため数式などの厳密な解説は省かせていただきます）。
最後まで試していただけると、自分で用意したデータセットで画像認識ができるようになっているはず！ です。
- はじめに ― 私がディープラーニングで開発した「顔認識」システム
- ディープラーニングとは何か？
- ディープラーニングの歴史
- ディープラーニングが使われる分野
- ディープラーニングライブラリ「Keras」を動かしてみよう
- 1. AWSでディープラーニング用のインスタンスを用意する
- 2. KerasでMNISTの手書き数字を認識させてみよう
- 3. Inception v3モデルを用いた画像認識
- まとめと参考文献
はじめに ― 私がディープラーニングで開発した「顔認識」システム
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