内容説明
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オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎。ディープラーニングのベースであるニューラルネットワークと、ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムであるバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を初学者にもわかりやすく解説。また画像認識の分野で高い効率性を発揮する畳み込みニューラルネットワークについてもコード付きで解説することにより、入門書であるにもかかわらず本格的AI開発の入り口まで学ぶことができます。
［本書の特徴］
・はじめてPythonに触れる方のために、Python本体と数値演算ライブラリNumPyによるプログラミングの基礎を解説しています。
・文系エンジニアのために、微分や線形代数など、ニューラルネットワークの理解に必要な数学の知識を解説しています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook対応。
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。
ぶう
12
udemyでもAI学習の講師を務めるなど、幅広く活躍されている我妻氏の著者。ディープラーニングのアルゴリズムを脳神経科学からの視点と対比させて解説してくれるなど、興味深い考察も多く盛り込まれている。こういった所は他のDL書籍にはない本書のメリット。本書もコード掲載が多く、手を動かして覚える実践タイプ。レイヤーを重ねることにより表現力が向上する事をビジュアライズして確認できるなど、理解を手助けしてくれる部分が多い。ゼロから作るディープラーニングの次に本書を読んだが、理解が曖昧な部分を補えたのが良かった。2021/05/12
やまと
9
新宿の紀伊国屋書店に久しぶりに行ったところ、機械学習、統計学、プログラム言語Python等のAIコーナが店内の目立つところに設置されていました。その中の一つである本書には、自分のパソコンにPythonのインタプリターを載せ、ニューラルネットワークを実装して、機械学習を体験できるように例題が用意されています。オンライン・スクールのUdemyでも、著者が本書をもとに機械学習の入門講座を開設しており、動画を見ながら解説を聞けたので、理解がさらに深まりました。世の中がグルグル勢いよく変化している様を感じています。2019/03/12
るゐ
1
ディープラーニングを支える数学から書かれているので、非常にわかりやすく、また、行列積等の計算がNumpyで簡単に実装できる点に驚きを隠せなかった。ディープラーニングと一言で言っても数多くの実装形態があることがわかったことが大きい。今後は生成や強化学習なども勉強してみたいと思う。2020/05/09
けんけん
0
バックプロパゲーションの数式があいまい。2020/08/13
hal
0
ディープラーニングの基本的な仕組みについてコード付きで説明している本。理解に必要な数学の基礎から解説されていて、しかもわかりやすい。特にCNNの畳み込み処理が何をしているのか具体的なイメージが初めてわかった。自分にはとても有益な本だった。コードをダウンロードして実際に試してみたい。2020/04/17
