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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １章　Ｐｙｔｈｏｎ入門
  ２章　パーセプトロン
  ３章　ニューラルネットワーク
  ４章　ニューラルネットワークの学習
  ５章　誤差逆伝播法
  ６章　学習に関するテクニック
  ７章　畳み込みニューラルネットワーク
  ８章　ディープラーニング
  付録Ａ　Ｓｏｆｔｍａｘ‐ｗｉｔｈ‐Ｌｏｓｓレイヤの計算グラフ

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  斎藤 康毅(サイトウ コウキ)
  １９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて、コンピュータビジョンや機械学習に関する研究開発に従事

• 出版社からのコメント

  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Python 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。

• 内容紹介

  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。

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 の商品スペック