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

30人が推薦（ブログ 30 人）

技術書 29 位 ・ 機械学習・AI 1 位 ・ Python 1 位

ITエンジニア本大賞 2017 技術書部門 大賞

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読んだ人の評価

• AIと機械学習とディープラーニングが別の概念だと気づけた

紹介されている内容

• パーセプトロンから多層のニューラルネットワークへ発展する流れを解説する
• 損失関数から求めた勾配を使い、重みやバイアスを少しずつ更新して学習する
• ミニバッチ学習やテストデータでの評価、過学習の見分け方を扱う

推薦者の動画・記事の内容を要約したものです。

• ゼロから作るDeep Learning①を読んだので理解したことをまとめる Part1

推薦のデータ

Qiita 23 人、Zenn 4 人、ブログ 3 人が推薦しています。最初の推薦は 2016年8月、最新の推薦は 2025年12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（30 人）

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  ソフトウェアエンジニアにおすすめしたい本を100冊選んでみた | gennei's blog2023年9月
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• sho-hataQiita
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• KentaKudoQiita
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• yoshiyuki-NQiita
  ゼロから作るDeep Learning①を読んだので理解したことをまとめる Part12023年6月
• 4_mio_11Qiita
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• yukimu515Qiita
  【初心者向け】Python入門に超おすすめの本ランキング〜機械学習・作業自動化〜2021年7月
• BinomialSheepQiita
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• cfikenQiita
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• uenikiQiita
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• Kuru-chanQiita
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• attakeiQiita
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• poisukeQiita
  初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった2018年12月
• anond.hatelabo.jpブログ
  後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..2021年12月
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  2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊2024年8月ほか 3 本
• rneuoQiita
  ディープラーニング・深層学習を勉強する人におすすめの本など紹介2016年8月

本の情報

著者

斎藤 康毅

出版社

オライリー・ジャパン

形態

単行本（ソフトカバー） ・ 単行本

発売日

2016年9月24日

定価

3,740 円（税込）

ISBN

9784873117584

楽天のレビュー

★4.50（88 件）

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…

楽天ブックスの内容紹介より

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