みらいテックラボ

SOLEIL DATA DOJO主催の「TensorFlow勉強会#10」[1]でこの本を取り上げていたので, 読んでみることに.
最近出版された機械学習関連本の中では, かなり評判のよい人気本である.

　目　次
1章　Python入門
2章　パーセプトロン
3章　ニューラルネットワーク
4章　ニューラルネットワークの学習
5章　誤差逆伝搬法
6章　学習に関するテクニック
7章　畳み込みニューラルネットワーク
8章　ディープラーニング

ニューラルネットワークの基本的な理論と畳み込みニューラルネットに絞って分かり易く説明するとともに, それを実際に試してみることができるようにPythonによるコード・解説が掲載されている.
(あまりに丁寧に説明されているので, 深層学習の知識のある人には少しまどろこしいかも...)

個人的には深層学習の基礎的な知識はあるが, Python初心者なのでPythonプログラミングのスキルアップのために読んだのだが, かなりPythonの勉強になった.
また, 5章の誤差逆伝搬法では計算グラフを使って説明しているが,これまでこのような考え方してなかったので理解しやすかった.

以下の人におススメです.
・Pythonプログラミングができ, 深層学習の基本的な理論を学びたい方
・深層学習について少し知識があり, 実装方法を学びたいPython初心者

プログラマにはすごく読みやすい一冊だと思う.

最後に, 初版第5刷の正誤表情報を載せておく.
『ゼロから作る Deep Learning』の正誤表
あと, 上記以外の誤りと思われる部分も載せておく.

音声・画像認識や機械学習など, 週末プログラマである管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.