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清水亮

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はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング大型本 – 2016/12/7

清水亮 (著)

22

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本書はプログラマが理解しやすいソースコードをベースに、実際に動作させながら、いま注目の深層学習のしくみや機械学習の基礎を解説します。深層学習のフレームワークには「Chainer」「TensorFlow」「Deel」を用い、画像とテキストを学習素材としたPythonによるコーディングを行いますが、初歩的なものであれば意外と簡単に書けることに驚くかもしれません。また、学習効果がうまく現れない場合の対処など、深層学習をはじめる最初のガイドブックとして最適な一冊です。

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本の長さ

192ページ
言語

日本語
出版社

技術評論社
発売日

2016/12/7
寸法

18.4 x 0.4 x 23 cm
ISBN-10

4774185345
ISBN-13

978-4774185347
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商品の説明

出版社からのコメント

本書は、わずか11行のプログラム解説からはじまります。
たったそれだけで深層学習を体験できるのが、いまの状況です。
深層学習の魅力にはまり、自らコードを書いて習得した著者が、
Deel、Chainer、TensorFlowといった深層学習用フレームワークを使い、
畳込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークのしくみを
コードを読み解きながら解説します。

ニューラルネットワークの学習には、画像と自然言語を対象に、
GUIツール(CSLAIER)を使って行う方法を紹介。
さらに後半では、AlphaGoにも使われた深層強化学習、ファインチューニングの手法、
深層化の本命と目されているオートエンコーダについても知ることができます。

●本書サポートWebサイト
http://gihyo.jp/book/2017/978-4-7741-8534-7/support

著者について

清水亮(しみずりょう)

株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO。株式会社ドワンゴ会長室第三課長を兼務。
深層学習を中心とした人工知能の研究開発を専門とし、自らプログラミングも行う。
1976年新潟県長岡市生まれ。
2004年度に独立行政法人情報処理推進機構(IPA)より天才プログラマー/スーパークリエイターとして認定される。
2013年に開発した手書きプログラミング端末enchantMOONがきっかけで深層学習と出会い、
深層学習ワークステーションDEEPstationシリーズの開発や、深層学習ソフトウェア開発、
深層学習を前提としたAIプログラミング教室など、AIを中心とした事業展開を行う。
2016年より自身が主催する秋葉原プログラミング教室にて、深層学習プログラミングを学ぶ「AIプログラミングコース」を開講。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2016/12/7)
発売日 ‏ : ‎ 2016/12/7
言語 ‏ : ‎ 日本語
大型本 ‏ : ‎ 192ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4774185345
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4774185347
寸法 ‏ : ‎ 18.4 x 0.4 x 23 cm

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ジャスミン

超初心者ですがなんとか実践できてます

2017年3月13日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

プログラミングを初めて7日目くらいですが、ゼロから作るDeepLearningとの併せ読みで、ギリギリ理解しながら進められています。
読んだだけで実装はまだ２章までしかできていませんが、具体的に写真を読み込ませたりしてPC上でプログラムを動かすことができるので楽しんで進めています。
GPUマシンで実装することをベースに書かれているので、初心者向けにmacbookなどで実装した場合との差をわかりやすく書いていただけたらもっと進めるのが楽でした。
いずれにせよ、AIの概要の本ばかりを読んでいていまいちAIで何ができるのかリアリティをもって理解できないという人には、AIを理解するためにとても良い教材だと思います。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Mother

ディープラーニング

2018年2月13日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

とっかかりにはいいと思います。
ある程度やるなら別の本も買ったほうが良いです。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

joyeamz

,

2020年3月1日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ありがとうございます

2019年10月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

PYTHON 2系を使ったプログラムとなっており、現在のPYTHON3系ではこの本で使われているライブラリ（DEEL）は動きそうもない。しかし、あと数か月でサポートが切れるPYTHON 2をいまさらインストールして使うのも適当とも思えない。
また、サポートページを見ても、Chainerの一番最初のプログラムが動かないとの相談に
”chainer1.23向けに書かれているのでchainer3だと別の書き方をしなければなりません”と答えられており、
chainerのプログラムは動かない可能性が高い。
ソースがネットからダウンロードできれば、とりあえず動くかを確認することもできるが、手入力するしかないため、動くかアヤシイプログラムを入力して試す気にもなれない。
本の構成としては悪くない。昔ならば読んでみたい本であったが、現状では買うべき本ではないと思う。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Goroh

ディープラーニングを初めて学ぶ人に最適

2017年1月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ディープラーニングとはなんぞや？という知識レベルで読み始めました。広く浅く抑えており、サンプルコードもあって最初の取っ掛かりとしてはかなり使えます。
しかし、サンプルコードに誤字があるなど、困ったこともありました。また、作者の主観が色濃いので人によっては読むのが辛いかもしれません。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

にゃんたろ

良い点といまいちという記載内容に分かれている様に感じる本

2019年1月26日に日本でレビュー済み

chainer,リカレントネットワーク, Tensor Flowの使い方を見れば良書と言えるでしょう。MNISTの手書き文字認識やCaltech101による画像認識は記載されていました。
AlexNetとGoogLeNetについても、モデルの構成とprogramは記載がありました。
なので、内容が限定されいる本と思えば良いのではないでしょうか。
興味のある人は一度、手に取って、中身をみてみると良いかも。

2018年4月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

取っつきにくかった深層学習をチュートリアル形式で学べます。自分でやったらいくら投資額がかかるかわかりません。一般クラスのエンジニアにもわかりやすいと思います。改訂版が出たら必ずまた買います。

2017年5月13日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書は、職業プログラマや研究者や学生が、事前にある程度の知識を持っていて、
chainerやtensorflowってよく聞くけど、どう使えばいいの？　というところを解説する本です。
ですが、その手順もいい加減で、cuda toolkitをダウンロードさせたのに、
画像ではグラフィックドライバのインストールをさせております。（どちらも必要ではありますが）

ディープラーニングそのものの仕組みの深いところまでは解説されておりません。
調べながら調べながら、かろうじてプログラミングは実行できますが、理論的なところはざっくりです。

とっかかりの一冊としては良いかもしれませんが、
初心者まったく配慮されておらず、かと言って内容が濃いわけでもないので、不親切という感が否めません。

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