深層学習

5人が推薦（ブログ 5 人）

技術書 325 位 ・ 機械学習・AI 33 位

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読んだ人の評価

• 基礎の説明がしっかりしつつ近年の手法や応用まで扱い、無料公開でも読める点が良い
• 精度が伸びない原因を切り分ける際に、正則化と最適化の章が数学的な裏付けをくれる

紹介されている内容

• 第一部は数学と機械学習の基礎、第二部は基礎から応用、第三部は研究の最前線

向いている人: 深層学習を体系的に勉強したい人

合わなかった点: 実践の手引きの章は当たり前の内容が続き、数式も少なく眠くなった

推薦者の動画・記事の内容を要約したものです。

• Deep Learning Book (和訳: 深層学習) を第2部まで読んだので紹介する
• Kerasで学ぶ深層学習の定番書3選

推薦のデータ

Qiita 3 人、Zenn 2 人が推薦しています。最初の推薦は 2018年7月、最新の推薦は 2026年10月。

その年に初めてこの本を推薦した人の数

この本を推薦した人（5 人）

• cfikenQiita
  Deep Learning Book (和訳: 深層学習) を第2部まで読んだので紹介する2018年7月
• komatsu_opsZenn
  Python機械学習の実践書5選2026年10月
• makitechZenn
  機械学習の数式に強くなる定番書4選2026年10月ほか 1 本
• koukyoQiita
  Python機械学習の実践書5選2026年10月ほか 5 本
• aokikenichiQiita
  データサイエンティスト協会スキルチェックリストver.3.00「データサイエンティスト」に必要な本2020年3月

本の情報

著者

Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville、岩澤 有祐、鈴木 雅大、中山 浩太郎 ほか

出版社

ドワンゴ

形態

単行本

発売日

2018年3月7日

定価

5,060 円（税込）

ISBN

9784048930628

楽天のレビュー

★4.00（2 件）

内容紹介

AI研究の一分野として注目を集める深層学習（ディープラーニング）に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（回帰結合型ニューラルネットワーク）などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。 第1章 はじめに 第I部 応用数学と機械学習の基礎 第2章 線形代数 第3章 確率と情報理論 第4章 数値計算 第5章 機械学習の基…

楽天ブックスの内容紹介より

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