AI系の研究のために読んだ本メモ
by T_Tsei on Zenn 2024年12月8日
"深層学習の理論を平易な日本語で解説した新書。数式も日本語で書き下されており、理論的な内容も非常に分かりやすく、深層学習の面白さを実感させてくれます。深層学習の理論的背景を、数学的な詳細に踏み込みすぎずに理解したい初学者や学生におすすめです。"
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 中山 浩太郎, 松尾 豊, 味曽野 雅史, 黒滝 紘生, 保住 純, 野中 尚輝, 河野 慎, 冨山 翔司, 角田 貴大
出版日: 2018/3/7
出版社: KADOKAWA
ページ数: 600ページ
最終更新: 2024年12月8日
人気スコア: 80
深層学習の世界的名著である本書は、AI研究の核心分野である深層学習(ディープラーニング)を理論と実践の両面から体系的に学ぶための必読書です。ニューラルネットワークの基礎から、画像認識に不可欠なCNN、時系列データ処理に強力なRNNといった確立された手法、さらには最新の研究動向まで、広範なトピックを網羅しています。数学的な基礎から丁寧に解説されているため、深層学習の裏側にある数理的な仕組みを深く理解したい学習者にとって理想的な教材です。実務においては、AIを活用した画像認識システム、自然言語処理、予測モデル構築など、多岐にわたる応用への道筋を示唆します。著名な研究者たちが執筆した本書は、深層学習の基礎をしっかりと身につけ、この分野の研究や開発に携わりたいすべての人々にとって、確かな知識基盤を提供する唯一無二の価値があります。
"深層学習の理論を平易な日本語で解説した新書。数式も日本語で書き下されており、理論的な内容も非常に分かりやすく、深層学習の面白さを実感させてくれます。深層学習の理論的背景を、数学的な詳細に踏み込みすぎずに理解したい初学者や学生におすすめです。"