『ゼロから作るDeep Learning:Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』は、ディープラーニングの基礎をしっかりと学びたい方に最適な一冊です。特に、Elmプログラミング言語の初学者にも理解しやすい内容となっており、数学やプログラミングの専門知識がなくても安心して読み進められます。 本書の特徴は、理論と実装が巧みに組み合わされている点です。まずはディープラーニングの基本概念を丁寧に解説し、その後に実際のコードを使った実装へと進んでいくスタイルは、知識を理論的に確認しながら実践できる快適な学習体験を提供します。また、Pythonを使用した具体的な例が豊富なので、実際に手を動かしながら学習することで理解が深まります。 Elmの初学者でも、Pythonの文法はシンプルで直感的なので、心配は無用です。本書を通してディープラーニングの仕組みを把握し、自分自身のプロジェクトに応用してみる楽しさを味わってください。理論がわかってくると、自身のアイデアを形にするための力がつき、さらなる探求心が芽生えることでしょう。この一冊が、あなたのデータサイエンスの旅の出発点になることを願っています。
内容 | 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ! ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか? なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか? といった“Why”に関する問題も取り上げます。 |
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著者 | 斎藤,康毅,1984- |
出版日 | 201609 |
出版社 | オーム社 |
ISBN-13 | 9784873117584 |
データ提供元 | openBD, 楽天 |
価格 | 3,740 詳細はこちら |
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レビュー平均 | 4.51 |
レビュー件数 | 83 |