内容情報
[BOOKデータベースより]
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本書はディープラーニングを初めて学ぶＩＴエンジニアや理工学系の学生さんを主な対象としつつ、広く一般ビジネスマンの方々にも役立つよう工夫しました。機械学習等の専門知識は一切前提としませんが、一部、高校レベルの数学を思い出していただく必要があります。また第５章以降は、Ｌｉｎｕｘの基礎知識をお持ちの方向けの「体験編」となっています。
基礎編（ディープラーニングとは何か？；ディープラーニングが遂げた成果）
理論編（ディープラーニングを利用した画像認識；ディープラーニングアルゴリズムの学習方法）
体験編（Ｃａｆｆｅを準備する；Ｃａｆｆｅでディープラーニングを体感する）
付録
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のマークが目印です。
ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。
本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。
さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。