初めてのディープラーニング―オープンソース“Ｃａｆｆｅ”による演習付き

武井 宏将【著】

リックテレコム（2016/03発売）

• サイズ B5判／ページ数 154p／高さ 24cm
• 商品コード 9784865940220
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

◆基礎編◆

第1章 ディープラーニングとはなにか？
1.1　機械学習の概要
1.2　ディープラーニングの概要

第2章

内容説明

本書はディープラーニングを初めて学ぶＩＴエンジニアや理工学系の学生さんを主な対象としつつ、広く一般ビジネスマンの方々にも役立つよう工夫しました。機械学習等の専門知識は一切前提としませんが、一部、高校レベルの数学を思い出していただく必要があります。また第５章以降は、Ｌｉｎｕｘの基礎知識をお持ちの方向けの「体験編」となっています。

目次

基礎編（ディープラーニングとは何か？；ディープラーニングが遂げた成果）
理論編（ディープラーニングを利用した画像認識；ディープラーニングアルゴリズムの学習方法）
体験編（Ｃａｆｆｅを準備する；Ｃａｆｆｅでディープラーニングを体感する）
付録

著者等紹介

武井宏将［タケイヒロマサ］
大学時代は数学を専攻し、位相幾何学（トポロジー）の研究に従事。２００４年、日本ユニシス株式会社に入社。ＣＡＤ／ＣＡＭシステムの開発に従事し、主に図形処理技術を担当。２０１１年より情報工学専攻の社会人大学院生として、データマイニングと３Ｄ形状検索の研究に従事。その後会社に戻り、現在は画像処理・点群処理・機械学習の研究開発業務に従事している。修士（数学）および修士（工学）（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）
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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。

[kaida6213]

ディープラーニング入門。数式の裏付けとかはない用語説明本。さくさく読めます。

2017/09/28

[小野靖貴]

他の本読んで、「CNN,RNN,勾配法、ソフトマックス関数、活性化関数、機械学習と深層学習の違い、、、よー分からんなぁ」などと思っていたら、明快に分かった。わかりやすさ○。でも、深層学習を実装するならば、数式などは避けて通れないので、他書に移行する必要があるとも感じた。あと、機械学習・深層学習の発展の歴史は為になる。

2017/11/03

[hori-chan]

これはわかりやすい。じわじわと理解度が高まってきた。

2017/02/16

[syatsuzuka]

入門者向けでとっつきやすく、かつ、実際の処理実行もなぞることができ、よかったですが同時に、ある種の気持ち悪さを感じました。それは、このCaffeもオープンソースであるとはいえ、明らかにAIソフトを作る人と、使う人、というように大きくグループがわかれ、使い方はなんとなくわかっても、その仕組みに実感を持てない点です。ここでは画像処理に利用されてますが、ディープラーニングそのものは何も画像処理に限ったものではないはずです。作り手と使い手の間で、理解度に大きな格差が生じつつある、という懸念を感じます。

2016/11/06

[まっちゃん２]

ディープランニングを数式を使わずイラストと文章で説明している。おそらく編集側の意向でそうしたのであろうが。数式が読める人には数式を使ってくれたほうが即座に判っていいのである。数式が読めないような人にディープランニングの本質が理解できるだろうか？わかったような気にさせるだけではなかろうか。ところどころ、文章がわかりにくくてpassしたところがある。数式なら明確にわかることなのだが。今度は本当の教科書を読みます。

2016/08/25