「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世界に足を踏み入れたい全ての人に最適な一冊です。この本は、複雑な理論をシンプルに理解しやすく解説しており、また、実際に手を動かして学べる魅力的なプロジェクトが盛り込まれています。Stable Diffusionのような生成モデルを使ったクリエイティブなアプローチを学ぶ際、この本で基礎を固めることが大切です。 章ごとに丁寧に解説されているため、初学者でも自分のペースで進められ、理解を深めることができます。Pythonを使った実装も提供されており、理論を実際のコードとして体験することで、知識が確実に身につきます。さらに、さまざまな応用例が紹介されているため、創造的なアイデアが次々と生まれ、あなたのプロジェクトに活かすことができるでしょう。さあ、この本を手にして、ディープラーニングの面白さを実感し、未来のクリエイターとしての一歩を踏み出してみませんか?
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 |