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Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear) 単行本(ソフトカバー) – 2016/10/7

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商品の説明

内容紹介

深層学習のアルゴリズムをJavaで実装!
「ゼロからの実装」のほか「ライブラリの活用」も解説


本書では、まず深層学習に関連する機械学習アルゴリズムを復習します。
その後、深層学習アルゴリズムの主要な理論を解説し、
Javaでゼロから実装する方法を示します。

さらに、Javaライブラリを利用した実装方法も解説します。
深層学習用Javaライブラリとして使用するDeeplearning4jは
オープンソースの分散処理ソフトウェアApache Spark/Hadoopに
統合されているものです。

そのほか、人工知能やディープラーニングの変遷や今後の展望について説明し、
番外編としてTheano/TensorFlow/CaffeをPythonで利用する方法も解説します。

「概要だけではなく、数式やアルゴリズムの根本まで解説」
「コード例は非常に読みやすい」----原著への読者の声


┌本書は『Java Deep Learning Essentials』の翻訳書です。
│原著は巣籠氏が英文にて執筆したものです。
└本書では巣籠氏自身が日本語訳を手掛けています。

第1章 人工知能とディープラーニングの変遷
第2章 機械学習アルゴリズムを学ぶ --ディープラーニングへの準備
第3章 ディープラーニング探究[1] --ディープビリーフネットと積層デノイジング・オートエンコーダ
第4章 ディープラーニング探究[2] --ドロップアウトと畳み込みニューラルネットワーク
第5章 JavaライブラリDeeplearning4jの活用
第6章 ディープラーニングの応用と実用化 --リカレントニューラルネットワーク、長短期記憶など
第7章 ディープラーニング探究[3] --Theano/TensorFlow/Caffeの手法[Python編]
第8章 今後の動向を展望する

■「はじめに」より抜粋
ディープラーニングによって人工知能の実現に大きな一歩を踏み出したのは間違いない。
一方で、ディープラーニングはまだまだ難解な分野であり、なかなか個人での学習が進めづらい
分野だと思われているのが現実である。そこで本書では、ディープラーニングの理論と実装を
きちんと習得するために、基礎となる機械学習のアルゴリズムをはじめ、ディープラーニングの
理解に必要な数式や理論について図を交えながら一から学んでいく。
…中略…
実装についても、簡潔でわかりやすいコードで書いているので、Javaの経験が浅くても問題ない。
その場合、本書がJavaとディープラーニング双方の学びに役立てば幸いである。

著者について

■著者/翻訳者
◎巣籠 悠輔[すごもり・ゆうすけ]
Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て、2016年、医療ITスタートアップを共同創業。2016年9月より東京大学招聘講師。東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。


登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 264ページ
  • 出版社: インプレス (2016/10/7)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4844381288
  • ISBN-13: 978-4844381280
  • 発売日: 2016/10/7
  • 商品パッケージの寸法: 23.7 x 19 x 1.9 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.2 8件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 36,299位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

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Javaでフルスクラッチされたものをサンプルコードとして読みつつ学習する形式だったため、かなり理解が深まりました。
このジャンル、大抵の本はほぼ数式だけで説明していたり(正直論文で十分です)、既に存在するツールを組み合わせているだけだったり(応用が効かない)で個人的にはまるで使えないことが多いのですが、初めて実用的な本に巡り合った印象です。
ただし内容はそれなりに難しいです。数学系の専門用語が多いのと、多層パーセプトロンあたりから数式の難易度がかなり高くなるので、元々数学系ではない私の場合、記号や書き方の意味をかなり調べながらでないと理解できませんでした。
サンプルコードのJavaに関しては読みやすいです。一部でJava8のラムダ式が出てきますが、非常に理解しやすく効果的な使われ方をしておられるため混乱は無いと思います。
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ハウツーではなく理論書なので与式を理解できる・または独学で理解できないと書籍の冒頭を読んだだけで進めなくなるかとおもいます。
Pythonがもてはやされる中でJavaの底力を証明しているという点でも面白いです
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代表的なDeep Learningのアルゴリズムを学習できます。

目的はJavaでDeep Learningをするというものではなく、Javaの実装コードを通じてDeep Learningの基本的な仕組みを理解しようというもの。他の入門書では微妙に納得いかない人には、簡易とはいえコードで実際に記載しているので、読んでみる価値はあるように思います。

他のDeep Learningの手法などが載っている本と組み合わせたときに真価を発揮する、かもしれない。そんな本であり、JavaだけでDeep Learningをがっつりやるための手法が載っているというのではないです。
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コーディングがきちんと載っていて実践しやすい。最近はAIブームに乗って色んな本が出てるが、文章だけ長く言葉だけでダラダラ書かれて実践には役立たない本が多かったが、こちらは載っているコーディングに沿ってやっていけば良いので分かりやすい。たぶん著者の方、この前テレビでも出てた?(違ったらすみません..)が、研究畑というよりはAIを実生活に組み込むことに長けているよう。そういう意味で実践的な本を求める人には良いと思う。初中級向きなようなのでアプリとかに応用する本とかも出して欲しい。
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