プライム無料体験をお試しいただけます
プライム無料体験で、この注文から無料配送特典をご利用いただけます。
非会員 | プライム会員 | |
---|---|---|
通常配送 | ¥410 - ¥450* | 無料 |
お急ぎ便 | ¥510 - ¥550 | |
お届け日時指定便 | ¥510 - ¥650 |
*Amazon.co.jp発送商品の注文額 ¥2,000以上は非会員も無料
無料体験はいつでもキャンセルできます。30日のプライム無料体験をぜひお試しください。
新品:
¥1,960¥1,960 税込
ポイント: 20pt
(1%)
無料お届け日:
3月30日 土曜日
発送元: Amazon 販売者: quickshop 横浜店
新品:
¥1,960¥1,960 税込
ポイント: 20pt
(1%)
無料お届け日:
3月30日 土曜日
発送元: Amazon
販売者: quickshop 横浜店
中古品: ¥338
中古品:
¥338

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。
ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。
携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本(ソフトカバー) – 2015/4/8
岡谷 貴之
(著)
{"desktop_buybox_group_1":[{"displayPrice":"¥1,960","priceAmount":1960.00,"currencySymbol":"¥","integerValue":"1,960","decimalSeparator":null,"fractionalValue":null,"symbolPosition":"left","hasSpace":false,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"USYHdtDENUU3zq%2FGKQvZSbJ69pXIkrniqPibtQKOjYkhlHq313uMTjhmlTi4%2BsTb6BhA1zWCABrkp2aS8qXSUWFfyL6CULlCXS9p4Uwk7YwO09JrN7N8nzZ3TnPkwewgvZ8%2B%2FleZWZ4VXsLciEXOhGnFLlMjaqP1WmMjmAm8MqBwnU9K5Rxig3W%2BjHo94M6H","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"NEW","aapiBuyingOptionIndex":0}, {"displayPrice":"¥338","priceAmount":338.00,"currencySymbol":"¥","integerValue":"338","decimalSeparator":null,"fractionalValue":null,"symbolPosition":"left","hasSpace":false,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"USYHdtDENUU3zq%2FGKQvZSbJ69pXIkrnio55z75EmYvb0fJBMs6F8J8AgLo3krBVMaHqP1LW%2BNdiFzNI%2F88LurSLaKUXF7HTm2S5pHl6KpdelYpzxScPWNLhF23Ic42lapQlm%2FQwu7Dcx1l3NTwB65MYUBBkRH1DsCSY2DeAC0qscWQbODDz23Q%3D%3D","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"USED","aapiBuyingOptionIndex":1}]}
購入オプションとあわせ買い
いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる!
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!
『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著
第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/
【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!
『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著
第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/
【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
- 本の長さ176ページ
- 言語日本語
- 出版社講談社
- 発売日2015/4/8
- 寸法15 x 1.2 x 21 cm
- ISBN-104061529021
- ISBN-13978-4061529021
よく一緒に購入されている商品

対象商品: 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
¥1,960¥1,960
最短で3月30日 土曜日のお届け予定です
残り5点 ご注文はお早めに
¥3,850¥3,850
3月 30 日 - 4月 3 日にお届け
残り1点 ご注文はお早めに
¥3,740¥3,740
最短で3月30日 土曜日のお届け予定です
在庫あり。
総額:
当社の価格を見るには、これら商品をカートに追加してください。
ポイントの合計:
pt
もう一度お試しください
追加されました
一緒に購入する商品を選択してください。
この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています
ページ 1 以下のうち 1 最初から観るページ 1 以下のうち 1
商品の説明
著者について
岡谷 貴之
東北大学大学院情報科学研究科 教授
東北大学大学院情報科学研究科 教授
登録情報
- 出版社 : 講談社 (2015/4/8)
- 発売日 : 2015/4/8
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 176ページ
- ISBN-10 : 4061529021
- ISBN-13 : 978-4061529021
- 寸法 : 15 x 1.2 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 67,867位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 68位情報学・情報科学全般関連書籍
- カスタマーレビュー:
著者について
著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。

著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう
-
トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。
2020年6月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
古いけど、深層学習について 詳しく書かれています。
2021年2月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容としては深層学習への理解に繋がる事柄が記載されている。しかし、技術者が深層学習を応用したいときに読む本ではなく、あくまでも研究者向けの内容と思う。また前提知識として、確率統計や基本的な機械学習はつけた上で読むと良いかと。
2023年10月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
深層学習の理論について説明されています。
よく書かれていると思いますが、初学者にとってはちょっと読みづらそうです。
よく書かれていると思いますが、初学者にとってはちょっと読みづらそうです。
2019年3月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
AIをめぐる書籍は多数ありますが、確実かつ既に使用されている知識をまとめた本の中で、最高峰にある本のひとつだと思います。
数式は微分積分が多いですが、写真や図も多く、文章が大変理解しやすいので、文系の方も数学分野のボトルネックの部分を文章や図で学べる大変な良書だと思います。
数式は微分積分が多いですが、写真や図も多く、文章が大変理解しやすいので、文系の方も数学分野のボトルネックの部分を文章や図で学べる大変な良書だと思います。
2019年2月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
教科書的ではあるが、大学の教科書ほど難解ではなく読み進められる。
読み解くには時間と気力が必要。courseraのディープラーニングなどを受けながら、理解できないところをこの本で読み砕くのがよいだろう。
読み解くには時間と気力が必要。courseraのディープラーニングなどを受けながら、理解できないところをこの本で読み砕くのがよいだろう。
2018年2月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
深層学習で知識が必要になる各分野について、程よい長さの章で説明されていて、中身も簡潔でしかも理解するのには過不足なく、非常に丁寧に説明してくれます。引用文献も多く、事後学習にも参考になりそうです。
技術書を書くときのお手本のようなとても良い本だと思います。
技術書を書くときのお手本のようなとても良い本だと思います。
2021年1月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この本は読みにくい。なぜなら、使用する自変数の意味と使用する算式は全然説明しない。そしてRNNの部分は、プロセスの自変数と使用する参数の意味も解説しません。セールの数はなぜ多いを使用するかわからない。読者にとって、単純的な概念が複雑化して、理解できないになる。
2021年5月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
第一線で活躍するプログラマが読んでも、
得られるものは少ないと思います。
得られるものは少ないと思います。