出版社内容情報
ディープラーニングの適用範囲が拡がり、画像認識や音声認識の精度が高くなる一方、モデルに対して細工した画像を送り、誤った分類結果を引き起こす攻撃などが懸念され始めています。海外では非常に活発な研究領域です。たとえば、敵対的サンプル（Adversarial example）として、パンダ（Panda）の画像にノイズを少し加えることでテナガザル（Gibbon）と誤認識させる現象が有名です。
本書では、これらを理解するためにディープラーニングの基礎からハンズオンによる実装方法まで解説しています。ディープラーニングは数式などがあって難易度が高く感じる方にも最適な一冊です。
目次
第１部 ディープラーニングの基礎（ディープラーニングの全体像；ディープラーニングを始めるための環境構築；ディープラーニングに必要な数学とＮｕｍＰｙの操作）
第２部 ディープラーニングの仕組み（ディープニューラルネットワーク；分類モデルを開発してみよう；ディープニューラルネットワークの学習；分類モデルの学習機能開発；畳み込みニューラルネットワーク）
第３部 ディープラーニングのフレームワーク（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓ）
第４部 ディープラーニングのセキュリティ（ディープニューラルネットワークへの攻撃；ディープニューラルネットワークの防御；リアル空間上での脅威）
著者等紹介
田籠照博［タゴモリテルヒロ］
アプリケーションエンジニアからセキュリティエンジニアに転身し、サイバーセキュリティ関連企業の米国シリコンバレー拠点にて研究とサービス開発を担当。並行して、米国スタンフォード大学の客員研究員として、ディープニューラルネットワークの形式検証に関するフレームワーク開発と研究に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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大臣ぐサン
