イラストで学ぶ ディープラーニング 改訂第2版 (KS情報科学専門書)

著者 : 山下隆義

• 講談社 (2018年11月19日発売)

作品紹介・あらすじ

いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。
ResNet、SENet、Faster R-CNN、YOLO、GAN、DCGAN、CGAN、CycleGAN
DQN、Actor-Critic、A3C、Caffe、Chainer、TensorFlow、Keras、PyTorch

・リカレントニューラルネットワーク、ＧＡＮ、深層強化学習の「章」が新たに加わった。
・物体検出、セグメンテーション、可視化への活用も充実し、フレームワークの最新事情も反映。
・50ページ以上増強されたお得感な一冊！

主な内容
1章　序論
2章　ニューラルネットワーク
3章　畳み込みニューラルネットワーク
4章　汎化性能を向上させる方法
5章　畳み込みニューラルネットワークの活用
6章　リカレントニューラルネットワーク
7章　オートエンコーダ
8章　敵対的生成ネットワーク
9章　深層強化学習
10章　ディープラーニングのフレームワーク

感想・レビュー・書評

[izusakuさんの感想 · 2019年4月13日]

　数式と実際の機械学習がどうも感覚的につながってこない。やはりそう簡単に理解できないのだということがわかった。

[sou (08thse)さんの感想 · 2018年12月30日]

図書館に入っていたので読んでみましたが、初学者の自分としては、内容がちょっと高度でした。
なるべく数式を少なく平易に解説されているとは思うのですが、理論～ユースケース～コード（ライブラリ実行）の繋がりが薄く、手を動かしにくいのが難点かなと。
机上で理論から勉強する人向けかなと思います。そういうのが苦でない人でないと、一冊目としては辛いと思いました。

[クロノスさんの感想 · 2018年12月3日]

最新のネットワークやフレームワークが紹介されている点がよい

著者プロフィール

中部大学工学部情報工学科　准教授

「2018年 『イラストで学ぶ　ディープラーニング　改訂第2版』 で使われていた紹介文から引用しています。」