内容説明
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AI開発に必須の基礎理論をやさしく解説!
ディープラーニングの基礎を身につけよう!
本書は機械学習の一手法「ディープラーニング」の「いちばんやさしい」入門書です。
【こんな人に】
○「将来、AI開発に挑戦したい」という理系学生
○「さらにステップアップしたい」というエンジニア
○「ディープラーニング」の基礎理論を学びたい社会人
○「TensorFlow+Keras」を使った実装を試したい経験者
○「機械学習に必須の数学」を知りたい経験者
おもに、AI開発への意欲を燃やす初心者に向けて、機械学習とディープラーニングの基礎理論、必須の数学的知識、Pythonによる実装を体系立てて説明します。
豊富な図解とイラストで、初心者にもわかりやすい!
本書を一通り終えれば、Pythonを駆使して自分なりのプログラムを実装できるようになるでしょう。
■Chapter1 ディープラーニングと機械学習
■Chapter2 Pythonの準備と基本文法
■Chapter3 ディープラーニングの体験
■Chapter4 ニューラルネットワークの基本
■Chapter5 畳み込みニューラルネットワーク
■Chapter6 ディープラーニングの応用
さあ、あたなもこの本をきっかけに、ディープラーニングの世界に飛び込んでみませんか?
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
サンセット
1
2018年の本だけど今ではKerasがTensorFlowの中に取り込まれていて、既に内容は少し古い。文章は易しいけど浅いので、分かりやすくはないと思う。小さくて足が遅いのが猫、大きくて速いのが犬と分類しようとしても、例外的な犬は分類できないことがあるが、ニューラルネット（多層パーセプトロン）だとそうしたXOR問題も分類できる。3次元データも入力できるのが深層畳み込みNN。出力を要約する方法として、最大プーリングやL2ノルムプーリングがある。ドロップアウトでは共適応（過学習の原因の一つ）を防げる。2023/03/27
tarte
0
DL初学者のため入門として相応しいかは判断しかねるが、線形回帰、ビット演算あたりの知識があればサクサク読めると思う。BERTやAttentionもざっくり学べるので、DL学習のとっかかりとしては良いのではないか。2022/04/27
yorip
0
Seq2seqとAttentionについて扱っているのかと思ったが、紹介程度で詳しくは書かれていなかったのが残念。いちばんやさしいかどうかも疑問2018/08/08
