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商品説明
ディープラーニングやニューラルネットワークの基本から応用・理論、実装までを、ディープラーニング向けのＰｙｔｈｏｎライブラリ“ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ”および“Ｋｅｒａｓ”を用いて丁寧に解説する。【「TRC MARC」の商品解説】
本書はディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるようゼロから丁寧に、理論とその実装について解説します。
実装にはPythonのディープラーニング向けのライブラリ、TensorFlow (1.0) およびKeras (2.0) を用います。
「ディープラーニングについて何となくわかってはいるけれど、もう少し理解を深めたい」「画像認識だけでなく、時系列データを分析するためのモデルについても学びたい」という方にとって、学びの役に立つのではないかと思います。
単純パーセプトロンにはじまり、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど多くの手法について学びます。扱うデータの種類ごとに考えるべき課題も異なり、それに合わせてネットワークも様々な形に変化させ学習を進めます。
ディープラーニングは1つひとつのテクニックの積み重ねであり、その根底にあるのは「人間の脳をどう数式やアルゴリズムで表現できるか」です。本書で学んできた土台となる理論さえきちんと理解していれば、今後どのようなディープラーニングの手法が出てこようとも、すぐに理解し使いこなせるようになるでしょう。そして、自身で新たなモデルを考え出すこともできるはずです。
［本書の構成］
1章では、ニューラルネットワークの理論を学習するうえで必要となる数学の知識について簡単におさらいし、続く2章では、実装に向けてのPython開発環境のセットアップ、およびPythonライブラリの簡単な使い方を扱います。
3章からは、いよいよニューラルネットワークの学習に入っていきます。3章ではその基本形について学び、４章ではディープニューラルネットワーク、いわゆるディープラーニングについて学びます。通常のニューラルネットワークと何が違うのか、どのようなテクニックが用いられているのかを実装を交えて理解します。
5、6章では、時系列データを扱うためのモデルであるリカレントニューラルネットワークについて詳しく学んでいきます。5章では、リカレントニューラルネットワークの基本形を簡単なデータ例を用いて理論・実装について学び、6章ではその応用例について扱います。【商品解説】
時系列データ処理に適したディープラーニングの手法を取得すべく、基礎から応用までTensorFlowおよびKerasを用いて実装。単純パーセプトロンからリカレントニューラルネットワークまで、その理論と実装に焦点をあてます。
【本の内容】
著者紹介
巣籠悠輔
- 略歴
- Gunosy、READYFOR創業メンバー、電通・Google NY支社に勤務後、株式会社情報医療の創業に参加。医療分野での人工知能活用を目指す。東京大学招聘講師。著書に『Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装』（インプレス刊、Packet Publishing：Java Deep Learning Essentials）がある。
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紙の本
最新の人工知能の仕組みを知る第一歩
2018/10/01 05:09
0人中、0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：字音 - この投稿者のレビュー一覧を見る
文字が大きく、図も豊富。必要知識は本の中で補える。入門書としては、この本を除いて、ここまで完璧な本があるだろうか。
昨今、「人工知能」や「ディープラーニング」という言葉を聞く回数が多くなってきていますが、この本を読む前までは、実際のその中身がどんなものなのかはよくわかりませんでした。本の中では、人工知能の思考アルゴリズムの一つである「ディープラーニング」のシステムと、その成り立ちについて、本当に初期の初期から説明されています。
読んでいけば分かりますが、たまに数学の（それも大学数学レベルの）知識が必要になるシーンがあります。が、ご安心ください。一番初めの章で、それらについて大変分かりやすく（下手な参考書や大学教授に教わるより簡潔にわかりやすく）まとめてあり、なんら特殊な知識を本を読む前に考えることはありません。人工知能等に興味がある方で、高校生でも、是非とオススメしたい一冊です。
基本的に、第一章が数学の知識のおさらい（人によっては初めて学ぶことですが）。二章で、言語（Python）の準備について。三、四、五章で「ニューラルネットワーク」もろもろの説明。最後の六章で、その応用について解説していて、非常に初心者向けというか、一歩一歩導いてくれているような内容になっています。
また、「ディープラーニング」等に関しては色々な解説書がありますが、ざっと数冊読んだ中では、入門書としてはこの本が一番わかりやすかったです。
あえて、評価が5点満点でない理由に触れるのであれば、ほかの本よりも高いことですかね（高いとは言いましたけど、こういう本はこのくらいするのが普通なので、まあいいかなという気持ちで買いました）。あと少し安くなってくれれば、文句なくコンピュータ科学好きの人々全員にオススメしたい本です。
