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

ディープラーニングの原理を、外部ライブラリに頼らずPython 3でゼロから実装しながら楽しく学べる本格的入門書です。基礎から高度なトピックまで、単なる知識の習得に留まらず、誤差逆伝播法、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、ハイパーパラメータの調整、重みの初期値設定といった実践的な実装スキルが身につきます。さらに、Batch Normalization、Dropout、Adamといった最新技術や、自動運転、画像生成、強化学習といった応用例まで網羅。ディープラーニングがなぜ優れているのか、層を深くすることで認識精度が向上する理由といった「Why」に深く切り込み、単なる手法の習得にとどまらない深い理解を促します。豊富なコード例と丁寧な解説により、読者は自らの手でディープラーニングモデルを構築する体験を通して、理論と実装を一体で習得できます。AI分野でのキャリアを築きたい方、機械学習の基礎から応用までを深く理解したい方におすすめです。