2020年6月、KerasはTensorflowに統合されましたが、本書は統合されたKeras2.4系以降のものを対象とした最新の内容となります。

本書は、実践的なDeep Learning システムの構築のための知識の修得を目的としてます。ビジネスや研究の現場において、自分の問題にDeep Learning を適用でき、商用サービスや研究成果の創出に繋げられるという意味です。
この観点から、本書では汎用的な問題を題材とし、入力から出力までのシステム全体をメンテナンス性の高いコードで説明します。さらに、教師ありデータが少ない場合の対策や、ネットワーク形状の試行錯誤やハイパーパラメータのチューニングがしやすいシステム設計など、Deep Learning システム開発の現場で役立つ実用的なトピックも扱います。

▽対象読者
本書の対象読者は次のような方々です。
・Deep Learningを用いて実践的なシステム開発をしたい読者
・Deep Learningプログラミングの中級者・上級者を目指す読者
より具体的には、実践的なDeep Learning システムを構築する必要がある、企業の研究者・開発者・プログラマや、大学の教員・研究員・学生のような方々です。

▽動作環境
本書では、下記の動作環境にてプログラムの動作確認を行っています。バージョンが多少異なっても大きな問題はありませんが、快適な学習・実践のためにはGPU 環境を推奨します。Keras は、独立していた2.3 系までのものではなく、Tensorflow に統合された2.4 系以降のものを対象としています。

・CUDA環境
CUDA Toolkit 10.1 update2
cuDNN v7.6.5 for CUDA 10.1
・Python 環境
Python 3.7.7
・Deep Learning 関連Python ライブラリ
TensorFlow 2.2.0
・その他のPython ライブラリ
numpy 1.18.4
scipy 1.4.1
scikit-learn 0.23.1
pandas 1.0.3
matplotlib 3.2.1
pillow 7.1.2
pydot 1.4.1
hyperopt 0.2.4
・その他のライブラリ
Graphviz 2.30.1