書籍・読書 AI・機械学習・ディープラーニング

岡谷貴之「深層学習」に挫折したらオライリー「ゼロから作るDeep Learning」

投稿日:

ディープラーニング協会のG検定の推奨書籍である、「深層学習」を読み始めた。

いきなりこれ読んでたら、確実に挫折して、「AI研究なんて、大学院レベルの人がやること…」となっていただろう。

幸い自分は1冊目が「ゼロから作るDeep Learning」だったから、「深層学習」を読んでも、辟易することはなかった。

「深層学習」の前に読んだ方がいいですよ。「深層学習」は結論となる数式しか出て来ないけど、「ゼロから作るDeep Learning」はその導出過程が優しく書かれている(高校数学レベルで)ので、ちゃんと地道に読んでいけば、理解できるレベルです。

-書籍・読書, AI・機械学習・ディープラーニング

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本

この本はAIプロジェクトのプロマネ、コンサルは必携の本。 エンジニアもAI案件に携わるなら、全工程を見通すために役に立ちます。 各工程でのポイントがよくまとめられているため、具体的な AIで起業する場 …

no image

AIの俯瞰

AI=Artifical Inteligence=人口知能 AIの適用領域 画像認識 Visual Recognition ImageNet というコンテストがある。何の画像かAIが見極める競技である …

no image

AWS Amazon Machine Learning で MNISTを分類

実際に機械学習アプリを使用するにあたってはAWSとGCPで最も簡単に作る方法を調査した。 GCPでは Cloud ML Engineというのがあるが、あくまでEngineであり、GUIで簡単にアプリを …

no image

時間のない人程、本を読むべき。

本ほど時間短縮になるものはない。 編集者が読みやすく編集してくれてるんだから。 ブログやネットの記事は素人が書いたものであるから、正確性を担保する必要もないし、読みやすく配慮するには時間がかかるから、 …

no image

パーセプトロン

パーセプトロンとは? パーセプトロン(perceptron)はアルゴリズムの1つである。 ローゼンブラットというアメリカの心理学者・計算機科学者が1957年に考案した。 ニューラルネットワークの起源と …