イラストで学ぶディープラーニング （改訂第２版）

山下 隆義【著】

講談社（2018/11発売）

• サイズ A5判／ページ数 288p／高さ 21cm
• 商品コード 9784065133316
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、ＧＡＮ、深層強化学習の「章」が新たに加わった。いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。
ResNet、SENet、Faster R-CNN、YOLO、GAN、DCGAN、CGAN、CycleGAN
DQN、Actor-Critic、A3C、Caffe、Chainer、TensorFlow、Keras、PyTorch

・リカレントニューラルネットワーク、ＧＡＮ、深層強化学習の「章」が新たに加わった。
・物体検出、セグメンテーション、可視化への活用も充実し、フレームワークの最新事情も反映。
・50ページ以上増強されたお得な一冊！

主な内容
1章　序論
2章　ニューラルネットワーク
3章　畳み込みニューラルネットワーク
4章　汎化性能を向上させる方法
5章　畳み込みニューラルネットワークの活用
6章　リカレントニューラルネットワーク
7章　オートエンコーダ
8章　敵対的生成ネットワーク
9章　深層強化学習
10章　ディープラーニングのフレームワーク


序論
ニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク
汎化性能を向上させる方法
畳み込みニューラルネットワークの活用
リカレントニューラルネットワーク
オートエンコーダ
敵対的生成ネットワーク
深層強化学習
ディープラーニングのフレームワーク


山下 隆義［ヤマシタ タカヨシ］
著・文・その他

目次

第１章　序論
第２章　ニューラルネットワーク
第３章　畳み込みニューラルネットワーク
第４章　汎化性能を向上させる方法
第５章　畳み込みニューラルネットワークの活用
第６章　リカレントニューラルネットワーク
第７章　オートエンコーダ
第８章　敵対的生成ネットワーク
第９章　深層強化学習
第１０章　ディープラーニングのフレームワーク

著者等紹介

山下隆義［ヤマシタタカヨシ］
１９７８年神戸生まれ。１９９８年神戸市立工業高等専門学校電気工学科卒業。２００２年奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了。同年オムロン株式会社に入社。主に、画像から人の顔を瞬時に検出するソフトウェアの研究・開発に従事。会社勤務の傍ら、２０１１年中部大学大学院工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。現在、中部大学工学部情報工学科准教授。人の理解に向けた動画像処理、パターン認識・機械学習の研究に従事している。ＳＳＩＩ高木賞、ＩＥＩＣＥ情報・システムソサイエティ論文賞、ＩＥＩＣＥ　ＰＲＭＵ研究会研究奨励賞などを受賞。ディープラーニングのセミナー講師をＳＳＩＩやＭＩＲＵなどで数多く務めている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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。

[nbhd]

この本のタイトルが指し示す「イラスト」とは、各所で登場する”ヒヨコ先生”のことである。これは本当である。で、それ以外はディープラーニング関連の概念図や画像認識分野のサンプル写真ばかりで、それがカラー掲載だから、ちょっとしたイラスト感はあるのだけど、決してイラストではない。内容も、各モデルにおける誤差逆伝播法の複雑な計算式がみっちり詰まった、なかなかハードコアなもの（学びごたえがある）。さて、改めて「なぜ、ヒヨコ先生なのか？」を問うてみると、それは「癒し」にほかならない。表紙にもヒヨコ先生が３羽いるよ！

2024/02/02

[luckyair]

ちょっと理論に関する部分が多かったので、今求めているものではなかった。本自体はカラー印刷で図も豊富にあるので、わかりやすいとは思う。もう少しビジネス寄りの内容があればよかったが、画像のデータ拡張など、わかる部分だけをさっとつまみ食い。★★☆

2019/06/25

[よく読む]

ディープラーニングを仕事で使い始めて一年半経ちました。本書は、これから授業する際の参考と、また自身の復習のためににざっと読みました。イラストが多くとっつきやすい本ですが、内容を理解するのはそれなりに大変だと思います。LSTMの逆誤差伝搬法についても数式が載っており、そのあたり追うのは多くの人にはきつそうでした。PGGANsやA3Cなど、2年前の技術についても説明がありました。この分野の日進月歩は激しく、一年前は時代遅れと言ってもよいと思いますが、今手に取る書籍にしては新しい内容もあり、よいです。

2019/05/04

[細川 カヲル]

　人工知能関係で重要となってくるディープラーニング。その仕組みや扱い方をカラーの図を交えながら解説していく。入門書というよりはそこからさらに次のステージに進む段階の時に読む本というイメージが強いかな？　だからこそ図を見ながらディープラーニングのイメージがずれることなく固まってくるんじゃないかなと感じた。 　個人としてはディープラーニングの仕組みそのものだけではなく、学習用に使用する用の前処理に多数の種類があるというのが最も興味深かった。周囲のものにも視点を広げることは大事だなと思った。

2025/01/27