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我妻幸長

はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning) 単行本 – 2018/8/28

by 我妻幸長 (著)

12件のカスタマーレビュー

- カテゴリネットワーク入門書

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商品の説明

内容紹介

知識ゼロからはじめるディープラーニング

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

[目次]
第01章ディープラーニングとは
第02章 Pythonの概要
第03章ディープラーニングに必要な数学
第04章ニューラルネットワーク
第05章バックプロパゲーション
第06章ディープラーニングの実装
第07章畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
第08章ディープラーニングの関連技術

内容（「BOOK」データベースより）

知識ゼロからはじめるディープラーニング。ディープラーニングの基礎知識と実践的なプログラミングを、フレームワークを使わずに解説しています。これからAI関連の技術を学びたい学生やエンジニアに最適!!Python3、Jupyter Notebook対応。

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出版社より

登録情報

単行本: 340ページ
出版社: SBクリエイティブ (2018/8/28)
言語: 日本語
ISBN-10: 4797396814
ISBN-13: 978-4797396812
発売日： 2018/8/28
梱包サイズ: 21.6 x 15 x 2.3 cm
おすすめ度： 12件のカスタマーレビュー
Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 960位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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ttani

これまでに読んだ中で最高の本です。

2018年10月7日

形式: 単行本Amazonで購入

機械学習、ディープラーニングについて多くの本を買いましたが、この本は最高に素晴らしい本だと思います。
内容が分かりやすく、変数の名前の付け方も全体を理解する上で分かりやすかったです。
是非、RNNやLSTM、GRU等を記載した続編を要望致します。
また、数学を数式とプログラミングで理解できるようなディープラーニングの数学のみの本も出版いただけると
非常に助かります。
とにかく、この本を基にして、他の書籍の内容を追加しながら知識を習得していきたいと思います。
Udemyの講座も受講しておりますが、書籍がやっぱり一番でした。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

shishishi

わかりやすく、正確で、読みやすい

2019年1月4日

形式: 単行本Amazonで購入

python×DeepLearningは最近山ほど書籍が出ていますが、その中の基礎よりの本としてとても良い
・必要最小限の事項を積み上げ式で進めていくので、わかりやすく、また章ごとに達成感が得られる
・バックプロパゲーションも含め、類書と比べて正確な取り扱いであるため混乱が少ない
・長いコードを部分ごとに説明する著者の工夫と、そもそも印刷や色分けによって、コードが読みやすい

ディープラーニング自体が何をやっているのか基礎的な事項に関心が出たときに通読すると、かなり理解の助けになると思います。分量も適度です。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

トヨタ

「はじめての・・・」の表題通り広範囲に渡りわかりやすい

2018年11月1日

形式: 単行本Amazonで購入

まだ最初のところだけであるが、説明が丁寧で分かりやすい。目次をみて「はじめての」に相応しく、広範囲に渡っていて良い。訳文でないところも良いのかもしれない。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

キャロル・キグリー

ディープラーニングの素晴らしい入門書

2018年9月3日

形式: 単行本Amazonで購入

ディープラーニングの入門書としては、オライリージャパンの「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」が日本のデファクトスタンダートになっているが、数学的記述面で問題の多い書籍でありながら、Pythonの知識が無くてもPythonのコードが書ける点が受け、IT関連書籍としては（K&R以来の？）大ベストセラーとなり、その問題の多い数学的思考方法が逆にお手本として世の中に普及してしまっている感がある。特にDeep Learningの基礎となる誤差逆伝播法について、「りんごとミカンの購入代金」を例にした微分の連鎖率の「かけ算のノードではxとyをひっくり返す」という暗記型の取り扱いは第二巻の「自然言語処理編」にも引き継がれている。著者はスタンフォード大の研究者のブログを参考にしたと書いているが、そのプログを見てみると著者の図式と必ずしも同じ内容にはなっておらず、こんな方法が世の中に普及して、日本の未来を決定するAI技術の行く末は大丈夫なのか？と暗い気持ちになって来ていた矢先に本書が出版された。
本書の著者は、東北大学理学部物理学科の博士課程において、物理学の修得に必要な数学的素養のきちんとした教育を受けて学位を取得しており、数学的基礎に関しては申し分の無い方である。物理学においては長い数式が頻繁に現れるので、式を長々と書いていては見通しが悪くなる為、式を簡略化して見通しを良くする方法がしばしば用いられる。本書においてもその方法が採用されており、誤差逆伝播法の逆伝播過程においては「入力 yi に関する損失関数の勾配▽yi L」が伝播している事を明快に説明している。しかも具体的な損失関数の勾配計算をする際に、関係する数式をひとまとめにしたものを用いるようにしているので、複雑な計算でも見通し良く行う事が出来、大変に優れた内容となっている。
更に本書では、大脳の神経生理学上の研究との関係を説きながらディープラーニングを解説しているので、「なぜ負の重みが存在するのか？」等といった疑問にも答えており、誤差逆伝播法に相当する脳内メカニズムにグリア細胞が絡んでいる可能性にも言及しており、非常に示唆に富んだ内容となっている。これからディープラーニングを学ぼうとする技術者は、是非とも手にとって見る事を薦める。

追記＠2018年11月13日：
オライリージャパンの「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」に対するレビューの中で、未だに「皆が良いと評価しているのだから良い本なのだろう、理解できないのは自分の頭が悪いからだろう」といった主旨の以下のようなレビューが散見される：
「いい本だと思いますが、僕の力量不足で難しかったです。一生かけて読んでみます。」←あの本には、一生かけて読むような価値は微塵も無い。
「文系学部出身で数学を苦手にはしていた私は、２章辺りで理解が追い付かなくなりました・・・「重みは、電流で言うところの「抵抗」に相当します。」というような例えで頭が「？？？」となった辺りで限界を感じました。」←それは著者の例えが間違っているからであって、その例えで頭が「？？？」となった貴方の頭の方が正しいのである。重みを電流の抵抗に例える著者は、古典電磁気学も分子生物学も、基本的な事柄が何も理解できていないのである。

56人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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本気社長

素晴らしい本です

2018年10月10日

形式: 単行本Amazonで購入

素晴らしい本です。細かすぎず大まかすぎず。著者の本気が伝わります。
「AI」を志すなら読むべきです。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

この本1冊だけで数学・Python・ディープラーニングまでカバー！プログラミングや統計の初心者から学ぶならこの本！

2018年9月16日

形式: 単行本

この本を１冊読めば、ディープラーニングの基礎を理解して、自分でコードを書けるように多くの人がなれると思います。
他の本で挫折をした人、全くのプログラミング初心者さん、学生、などのプログラミングや数学の素養がそれほどない人が始めるにはまさにオススメの本です。

著者さんの経歴が、初心者向けにアプリ開発や人工知能の講師として何万人もを指導した経験があったり、
ご自身が工学博士としてしっかり統計や数学を修めていて、なるべく簡単な言葉で初学者に伝えるということを意識できる方なんだなと信頼がおけました。

それでも取り扱っている内容が難しいものなので、誰でも簡単に学べるんだと思ってなめてかかると、
難しくて挫折してしまう人も出るかもしれません。初学者が挫折するポイントを埋めた、やさしい1冊でとてもオススメです。

他のディープラーニングやAIの書籍は、すでにエンジニアとしてのキャリアを積んでいたり、
数学や統計学の知識があることを前提とされているような気がしていました。
すでに技術的な素養を全て身につけていて、新しい挑戦として
「ディープラーニングってどんなものなの？」というのを学ぶために
たくさんの書籍で学習する必要があるという印象を持っていました。

これまで、人工知能を学ぶためには、
・数学の勉強をする
・Pythonを勉強する
・機械学習とはなんぞ？を学ぶ
・実践的なコードについて学ぶ
それぞれの段階を経ないとなりませんでした。
そして、それらの段階で、何を学んだらいいのかについては推奨されていない。
せっかく人工知能の実践的な入門書を高いお金を出して買ったのに、
途中まで頑張って読んだのに、その本を読むための知識がないことが購入後にわかり、そして学習をやめてしまう。
そんな人がたくさん私たちのところに相談にきます。
じゃあ、まずは、
数学の基礎問題精講をやって、
やさしい理系数学をやって、
Pythonの絵本を読んでみましょうか、
などとアドバイスしていたのです。

そんな読者体験が、この本ではしなくて済むんです。
1冊買ったらそれだけで済む。この本を読むためにどんな知識を身につけなければいけないんだ？
そういう悩みはこの本ではないように感じました。

19人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

thoshino

完成度が高い本

2018年10月23日

形式: 単行本

この分野で、現在出版されている本の中で、最も完成度が高くわかりやすい本です。
ゼロから作るDeep Learning も素晴らしい本なのですが、私は、こちらの方が分かりやすいと感じました。
論理の飛躍がなく、数学的背景、コードが素直な記載で理解しやすいと思いました。
この本を足掛かりとして、写経して、ディープラーニングの原理を理解したうえでライブラリを使うようにしたいと考えています。
唯一、numpyの説明について、CNNと結び付けてもう少し解説いただければと思いました。
im2colの箇所でnumpyが出てきますが、本の前段の説明にない使い方が出てきて少々面喰いました。
ここは少し飛躍がありました。
（言うは易しなのですが、）RNN、強化学習もぜひ出版していただければ嬉しい限りです。
このような本を執筆いただきありがとうございました。

2018/12/04
写経しつつ1週目の完読しました。
CNNは難しく、70割程度の理解なので、ほかの本を読みつつ行ったり来たりしたいと思います。
改めて、掲載いただいているコードは非常にわかりやすく勉強になりました。
この本を起点としたいと思います。

8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

駄目本収集家

良い本です。

2018年9月15日

形式: 単行本

ゼロから作るディープラーニングと同じような内容ですが、こちらの方は数式の説明もあり数式もみたいのでしたらこちらの方が良いでしょう。
コードも読み易いです。
後半、CNNの解説がありますがゼロからは作るディープラーニングよりも詳しく説明してると思います。

8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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