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  • Amazon.co.jp ・本 (600ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784048930628

作品紹介・あらすじ

AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。

感想・レビュー・書評

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  • E資格のシラバスは本書を参考に作成されています。

  • これを読んだからといって、深層学習ができるようになるかは疑問。

  • 大部
    何でも書いてある
    通読で理解できるものだろうか
    折りに触れ帰ってくる本だと思う

  • 系・院推薦図書 3系(情報・知能工学系)
    【配架場所】 図・3F開架 
    【請求記号】 007.13||GO
    【OPACへのリンク】
    https://opac.lib.tut.ac.jp/opac/volume/439987

  • goodfellow本

  • ディープラーニングの世界的な教科書。理図書 007.13||G65 12038772

  • (図書館員のつぶやき)
    AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。学生さんも研究している方にも内容の濃いものとなっているようです!借りてみらんですか。

  • まさに教科書。学生向けと機会学習の経験のないエンジニアが初学に取り組むのに良い本。現時点では決定版の教科書ではないだろうか。数学から入り、CNN,RNNを経て、現在の課題・応用課題にも触れている。日進月歩なのですぐに古くなってしまうかもしれないが、前半部分は古典ともなりそうな内容と思う。

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