サポートページ
ダウンロード
P.10 「第1章 1-2「ディープラーニング入門」」
（2019年2月4日更新）
記事で紹介した、サンプルコードを以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「cnn-classify_image-char.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください。詳細については同梱のREADME.mdと記事を参照ください。
P.60 「第2章 2-3 クラウド＆GUIですぐに始めよう」
（2019年2月4日更新）
記事で紹介した学習データ（前処理済み）のファイルを、以下からダウンロードできます。このデータ「Numbers3trn.csv」を、Azure Machine Learning Studioにアップロードして学習モデルの構築を試せます。詳細については、記事を参照ください。
- ダウンロード
- 前処理済みデータ（Numbers3trn.csv）
P.76 「第2章 2-4 本格的にPythonライブラリを使おう」
（2019年2月4日更新）
記事で紹介したロジスティック回帰による機械学習を試すためのサンプルコードを以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「SoftwareDesing_1804_ML_04.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください。圧縮ファイル内の「SoftwareDesing_1804_ML_04.ipynb」をGoogle Colaboratoryにアップロードすることで機械学習を試せます。Google Colaboratoryへのアップロード方法は、圧縮ファイル内の「Readme.txt」を参照してください。
P.126 「第4章 4-2 ディープラーニングにおける計算資源の重要性」
（2019年2月4日更新）
記事で紹介したTensorFlowで画像生成を行うためのサンプルコードとパラメータファイルを以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「glyph_gan-20190129.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください。サンプルコードを実行させるために必要な動作環境、および実行方法の詳細については、記事をご覧ください。
パラメータファイルは、著者が学習させて作成した画像生成モデルのデータです。これを利用すれば自分で学習を行わずに画像生成が可能ですが、ファイルサイズが大きいものもある（最大1.35GB）ため、ダウンロードに時間がかかる場合があります。必要に応じてダウンロードを行ってください。
- ダウンロード
- サンプルコード（glyph_gan-20190129.zip）
- パラメータファイル1（easy_gan.zip）
- パラメータファイル2（dc_gan1.zip）
- パラメータファイル3（dc_gan2.zip）
免責：本サンプルを使用することによって、使用者が受けたあらゆる不利益に対して、原著者および技術評論社はその責任を負いません。