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【書籍】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

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

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


とても分かりやすいって評判のこの本

でも、「微分積分」や「線形代数」って聞いただけで気が滅入る私にはハードルが高かったー

数式が出てくるだけで "ムリ " って感じでしたが・・・

2回ナナメ読みして(数式を読み飛ばして )、アルゴリズムは分かった気になっちゃいました

(読むのに2週間かかったけどね


でも実際は、全然理解出来てないので・・・

数学と機械学習をもう一度勉強し直してから、次こそ熟読します

熟読できたら、また感想書きますね

(本日、数学(微分積分・線形代数)と機械学習、人工知能の本を購入したので猛勉強でーす


夏までには人工知能について、仕事で絡めるくらいのレベルになりたいね


近い将来、この知識がビジネスチャンスにつながればいいなぁ〜

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テーマ:ビジネス・起業・経営に役立つ本 - ジャンル:本・雑誌

  1. 2017/03/21(火) 21:07:21|
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