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AI実践 Deep Learningの評価
データ更新日:2020-09-13

AI分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位19
総合点2
Qiitaの記事での点数1
twitterでの点数1

基本情報

内容機械学習とニューラルネットワークの基礎を学ぶ! 2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython★プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Python 3★の基礎があれば誰でも本書を始めることができます。本書を読み終える頃には、読者はディープラーニングの歴史的背景を把握し、TensorFlowに用意されている最適化アルゴリズムを組み合わせてニューラルネットワークを構成できるようになるでしょう。
著者NikhilBuduma/著 太田満久/監修 藤原秀平/監修 牧野聡/翻訳
出版日20180426
出版社オライリー・ジャパン

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