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ゼロから作るＤｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ １ Ｐｙｔｈｏｎで学ぶディープラーニングの理論と実装
著者 斎藤 康毅 （著）
ディープラーニング（深層学習）の本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Ｐｙｔｈｏｎ ３によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽し...
ゼロから作るＤｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ １ Ｐｙｔｈｏｎで学ぶディープラーニングの理論と実装
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商品説明
ディープラーニング（深層学習）の本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Ｐｙｔｈｏｎ ３によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学べるように構成。【「TRC MARC」の商品解説】
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。【商品解説】
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。【本の内容】
著者紹介
斎藤 康毅
- 略歴
- 〈斎藤康毅〉１９８４年長崎県生まれ。東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。コンピュータビジョンや機械学習に関する研究開発に従事。
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書店員レビュー
丸善ジュンク堂書店のPR誌「書標」2016年11月号より
書標（ほんのしるべ）さん
第三次人工知能ブームの火付け役であるディープラーニング（以下、深層学習）は、神経構造を模したニューラルネットワークを多層化して精度を高める技術。開発をサポートするライブラリも充実してきている。しかし本書はライブラリを極力つかわず、タイトルどおりゼロからコードを書くことでその仕組みを理解しようというもの。しっかりと基礎を学びたい人向け。
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何も知らないところから始められます
2017/04/02 23:53
5人中、5人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者：honto_viewer - この投稿者のレビュー一覧を見る
この本に書かれているとおりに、Pythonを初めてインストールし、触りました。人工知能も初めて勉強します。この本には、人工知能の原理と、数式と、それを実現するための実際に動くコードが、書かれています。数学の知識は高校数学までで大丈夫なようですが、数学のセンスというものが必要で、「入力する配列の次元は何を意味しているんだろう？forで何を繰り返しているんだろう？」と、理解するのに時間がかかります。コードの説明は、ネットで調べられるグラフ描画等の一般的なコマンドについては省略されているので、Pythonが初めての場合は自分で調べる必要があります。
紙の本
ゼロからコードを書く
2016/12/23 20:04
5人中、4人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者：Freiheit - この投稿者のレビュー一覧を見る
ゼロからコードを書くことで、しっかりと基礎を学ばせようとするコンセプトで書かれている。ライブラリは極力使われていない。
紙の本
ゼロから作るＤｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｐｙｔｈｏｎ
2016/12/05 19:58
3人中、3人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者：T - この投稿者のレビュー一覧を見る
大分頭の錆び付いた特にプログラミングを本業としない元理系中年読者だが、本書は理解できた。PythonとNumpiを使うと可也簡潔なコードでニューラルネット等が書けると知った。DeepLearningの部分はもっとページをさいて詳しく説明や利用例が有っても良いと思った。今後もこういったタイプの一般読者でもついて行ける様な書き方の本で更にアドバンスドな部分を書いて頂けないかと期待しております。
紙の本
深層学習に興味があればぜひ
2016/12/05 18:06
3人中、3人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者：げん丸 - この投稿者のレビュー一覧を見る
本書では、Pythonを使って、かなり初歩的なパーツの組み立てから始まり、最終的には深層学習を実装していく。詳しい理論については説明が省かれているが、載っているソースコードを弄ったり実行したりしながら最後まで読むと、深層学習がどのように働いるのか分かる様になっている。この本を読むまで、深層学習は自分が理解できる範囲からかけ離れた、魔法のような技術なのかと思っていたが、学校で習う基本的な数学の応用であるようだ。情報系ではなくても、プログラミングを多少でもやったことがあれば理解できる内容。深層学習に興味がある方にオススメ。
紙の本
本書は前評判どおりわかりやすい、というよりも基本的なことだけに絞って、順を追って解説してくれています。初学者にはこれくらいが丁度いいと思います。
2024/03/23 16:45
1人中、1人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者：K - この投稿者のレビュー一覧を見る
はじめて機械学習というものを勉強しました。本書は前評判どおりわかりやすい、というよりも基本的なことだけに絞って、順を追って解説してくれています。初学者にはこれくらいが丁度いいと思います。ただし、Pythonのプログラム（？）は途中からわからなくなりました。あと、「引数」という言葉はやはり馴染めません。パラメーターなり、変数といってくれれば良いのに、と思います。
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ディープラーニング
2020/04/24 13:31
1人中、1人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者：でんでん - この投稿者のレビュー一覧を見る
この本の良いところは非常に噛み砕いたうえで読みやすく解説されているところだと思います。ディープラーニングの理論から丁寧に解説されており読破したうえで割としっかりと理解できました。
ただ、この本を読むに当たってPythonの文法はある程度書けることが前提となっているようには感じましたのでもしこの本を読まれるならばまず、基礎的な文法は押さえておくべきだとおもいます。
