ディープラーニングタグで同率5位（38冊中）。Zenn・Qiitaなどの3記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 3件
- 媒体別
- Zenn 2・Qiita 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 対象読者
- 初めてディープラーニングを学ぶ人、または学んだ内容を振り返りたい人 根拠: 2025年5月版読んでいて良かった本紹介
- 難易度
- 入門（初学者向け） 根拠: 2025年5月版読んでいて良かった本紹介
- 出版年
- ・改訂第2版（約5年前）
- タグ内の順位
- ディープラーニングタグで同率5位（38冊中・紹介記事数の順）
- 注意点
- 5章以降は一次文献や他の本を読むよう勧める記事がある 根拠: [2024年版] 読んでよかった本の紹介
- 代わりの本
ディープラーニングタグで、この本より新しく紹介記事の多い本
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
紹介された時期
2019年から2025年にかけて、間をあけて紹介されています。最新は2025年5月です。
紹介している記事（3件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 2025年5月版読んでいて良かった本紹介 Zenn · Akasan · · いいね 1
5月に読んでいた本として本書を挙げ、ディープラーニングについて改めて体系的に学習し直し、知識を深める目的で読んでいる。基礎的な内容をすべて網羅しており、説明も丁寧である点を評価し、学び直しの際に重宝しているという。初めてディープラーニングを学ぶ人の最初の教材としても、すでに学んだ内容を振り返る用途としても勧めている。
- [2024年版] 読んでよかった本の紹介 Zenn · しゅんそく · · いいね 2
深層学習関連技術の一次文献は主にarXivにある一方、読むには前提知識が要るとして、その前に本書の1〜4章を読むとよいと述べている。この範囲はPyTorchの設定など実務にも関わる点を評価する。5章以降は一次文献か後述の本を読むよう勧め、実際に手を動かしたい人には『ゼロから作るDeep Learning』から入る案も示している。
- 技術書 coding(148) Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · · いいね 3
この本について
本書は、深層学習のネットワーク構造と学習手法から、推論の信頼性、説明・可視化、生成モデルまでを扱う解説書である。前半では確率的勾配降下法と誤差逆伝播法を基礎に、畳み込みや系列データ、集合・グラフを扱うネットワーク、注意機構へ進む。後半では学習方法、データが少ない場合の学習、生成モデルを取り上げ、トランスフォーマーやグラフニューラルネットワークも扱う。個々の方法が働く理由や採用する根拠を、数学的な証明がない場合も含めて説明する方針であり、理屈が成り立たない、または役に立たない方法や考え方も明示する。実用性を重視した構成で、1〜4章にはPyTorchの設定など実務に関わる内容が含まれる。深層学習を初めて学ぶ人の教材や、既習内容を学び直す際に利用できる。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。