こちらの商品はゼロから作るDeep Learning　Pythonで學(xué)ぶディープラーニングの理論と実裝になります。


內(nèi)容紹介
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學(xué)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(chǔ)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裝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踐的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動(dòng)運(yùn)転や畫像生成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優(yōu)れているのか?なぜ層を深くすると認(rèn)識(shí)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。

出版社からのコメント
■本書「まえがき」より

本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識(shí)を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。ディープラーニングとは何なのか、どういう特徴があるのか、どういう原理で動(dòng)作しているのか、といったことをできるだけやさしい言葉で説明します。ただし、技術(shù)の概要だけを説明するのではなく、一歩踏み込んでより深く理解してもらうことを目的としています。そこが本書の特徴のひとつです。

では、ディープラーニングについて、“より深く"理解するにはどうしたらよいでしょうか?筆者が考えるに、そのための最も良い方法は、実際に作ってみることです。実際に動(dòng)くプログラムをゼロから作り、ソースコードを読みながら考える――そのような作業(yè)が、ディープラーニングを(さらに言えば、高度に見える何らかの技術(shù)を)正しく理解する上で重要だと筆者は信じて疑いません。ここで、「ゼロから」という言葉を用いましたが、それはできるだけ外部の既成品(ライブラリやツールなど)には頼らないということを意味します。つまり、本書が目標(biāo)とすることは、中身の分からないブラックボックスは極力使わずに、自分が理解できる最低限の知識(shí)から出発し、最先端のディープラーニングを作り上げることなのです。そして、その作るという過程を通して、ディープラーニングについてより深く理解してもらいたいと思っています。


內(nèi)容（「BOOK」データベースより）
作って學(xué)ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実裝することです。


狀態(tài)は目立つやけや汚れ、破れや落丁等見られず良いかと思われます。


発送方法はゆうメール発送を予定しております。