ゼロから作るDeep Learning

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。

• エンジニアに読んで欲しい技術書90選 Qiita · S4nTo · 2023年10月 · いいね 1,890
• 読まないと後悔する技術書30選 Qiita · 渡邉 臣 | JISOU · 2024年6月 · いいね 1,358

  機械学習を学ぶ際の最初の本として本書を挙げ、現代のAIにはディープラーニングの仕組みが必ず含まれると考えている。対象レベルはジュニア〜ミドルとしている。読むには少し数学の知識が必要だが、仕組みをフルスクラッチで実装する内容であり、読み終える頃にはディープラーニングの仕組みを説明できるようになるはずだと述べている。

• エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた Qiita · Shiruba · 2020年3月 · いいね 463

  将来的にAI関連の話題を避けて通れないと考え、機械学習の全体像を概観するために複数の技術書を読む中で、本書にも目を通している。ニューラルネットワークについて知識を深められる内容だと評価する一方、帯に記された「入門書」という位置づけには違和感があると述べている。機械学習への関心を広げるために読んだ本として肯定的に評価しつつ、入門書と呼ぶことには留保を示している。

• 文系ド素人が Web エンジニアとして新卒入社するまでに読んできた本をまとめた Qiita · Shoki Hata · 2020年5月 · いいね 417

  機械学習の本の一つとして本書を取り上げ、Deep Learningについて、ライブラリに頼らず一から学んでみようという趣旨の本だと紹介している。また、本書を足掛かりとしてTensorFlowなどのライブラリの勉強へ進む人が多いという印象を述べている。記事では、ライブラリに頼らない学び方と、その後にライブラリ学習へ進む流れを示している。

• エンジニア転職して一年経つので自宅学習で使った技術書&Udemyをジャンル別に評価してみた Qiita · すずき · 2021年7月 · いいね 173

  開発に関わっているサービスの一部にAIが使われていることをきっかけに、興味本位で本書を読んだとしている。ところが後半から内容が理解できなくなり、安易に手を出すものではなかったと感じたという。サービスでのAI利用を背景に読み始めたものの、読み進めるにつれて難しさに直面した経験を記している。

• プログラミング初心者の学生が2年間で読んだ本の中でオススメを紹介する Qiita · nagi · 2021年6月 · いいね 153

  本書を通称「ゼロつく」と呼び、ディープラーニングの入門書として紹介している。ライブラリに頼らず一から実装することで、本質的な理解を促す点を特徴として挙げている。

• SE 3年目で読んだ技術書52冊 Qiita · BinomialSheep · 2024年5月 · いいね 77

  本書を★10と評価し、理論に触れながら単層パーセプトロンからCNNまで手を動かして実装する内容だと述べている。ブラックボックスだったディープラーニングも、これほど実装してようやく仕組みが分かってきた一方、ChatGPTの理解にはまだ遠いとしている。また、続刊にも触れ、2024年4月発売の生成モデル編第5巻と、LLMを予定する第6巻を楽しみにしている。

• AI系の研究のために読んだ本メモ Zenn · T_Tsei · 2024年12月 · いいね 9

  学部でAIを学ばず医療AI研究を始めて約3年の間に読んだ本を紹介する記事の「基礎」分野で本書を挙げている。基礎を学ぶうえで外せないと述べ、線形代数にある程度なじみがあり、これからAIに取り組む人には、まず読む本として勧めている。

• 『Qiitaユーザーが選ぶ、2019年に読んで良かった技術書』アンケート結果発表に基づいて読書記録 Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · 2020年1月 · いいね 5
• オライリーサブスクのすすめ＋最近読んでる技術書 Qiita · ryota37 · 2025年8月 · いいね 4

  機械学習を学ぶならまず読む本として挙げられることが多い、という印象を持ち、オライリーのサブスクで進捗率10％まで読んでいる。基礎から解説されているため初心者も安心して読み進められ、PythonやNumPy、Matplotlibを使ったことがある人は該当箇所を読み飛ばせるので、手早く読めるとしている。

• Javaプログラマ(４年目)が今まで買った技術書の棚卸しとオススメ度 Qiita · 佐藤 正進 · 2020年1月 · いいね 4

  流行と興味から購入したものの、数学が苦手なため内容の難しさに圧倒され、読み返すと書き込みが残っていたと振り返る。入門書ではあるが扱う内容自体が難しく、その点を踏まえて手に取るべきだとしている。一方、この本を読んだことで、まずGitHub上のプロジェクトを動かしてから理解する方針に切り替わり、概念や調べ方の見当もつくようになったため、購入は無駄ではなかったと評価している。

• 技術書 coding(148) Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · 2019年1月 · いいね 3
• 読みたい本 Zenn · NR · 2025年12月 · いいね 1

  機械学習関連の書籍を並べた一覧の中で、本書をニューラルネットワークの実装をNumPyで丁寧に解説する本として紹介している。また、中級者への登竜門と位置づけている。記事では、本書の内容をそのように要約し、実装の説明の丁寧さと中級者向けの位置づけを特徴として挙げている。

• 新卒1年目やってよかったこと Qiita · 福永 敦史 · 2025年4月 · いいね 1

  本書を機械学習やニューラルネットワークの仕組みを、できるだけ数式を使わずに学べる本として紹介している。新卒1年目の取り組みの中で本書から学び、その内容をなるべく噛み砕いて説明するノートブック形式の資料にまとめ、GitHubで公開したと述べている。記事には第2章「パーセプトロン」のノートブックへのリンクがある。

• 文系出身のデータサイエンティストが実践してきた勉強法を徹底解説 企業テックブログ · DATAFLUCT · 2022年6月

  ステップアップ編で紹介している。ディープラーニングを一からPythonで書いてみる手順が載っており、学習が進む全行程を理解できるとする。分厚い本で大掛かりに見えるが、掲載されている数学は簡単で説明も非常にシンプルだという。シリーズ化されており一冊目は画像の解析を扱う。一から学ぶので内部処理が不透明にならず、ディープラーニングの勉強に向くと評価している。

• 今年読んだ書籍の読書記録【2021年版】 Qiita · Hideharu Nagakura · 2021年12月

  記事「今年読んだ書籍の読書記録【2021年版】」の「機械学習」欄で本書を取り上げ、ディープラーニングの本格的な入門書と紹介している。項目にはオライリージャパン刊、2016年9月24日発売との情報と出版社ページへのリンクがあり、Amazonの商品ページへのリンクも添えられている。

• 2017新卒に捧ぐ！俺のお勧め技術書！！ 企業テックブログ · Adways · 2017年4月

  チーフエンジニアのOさんは、話題のディープラーニングを、学習の基礎からCNNなどの理論までプログラムで理解できる一冊だとしている。基本的にライブラリに頼らずPythonで一から書いていくため、数学が苦手なエンジニアにも向くという。自分で書いたプログラムで人の顔を分類できたときは感動したと述べている。