ニューラルネットワーク自作入門

著者 : Tariq Rashid 新納浩幸

• マイナビ出版 (2017年4月28日発売)

作品紹介・あらすじ

ニューラルネットワークで使われる数学の最もやさしい入門書
― さらにコンピュータ言語Pythonを使って自分自身で作ってみよう！

本書はニューラルネットワークで必要となる数学について、一歩一歩、旅する気分で触れていきながら、コンピュータ言語：Pythonを使いニューラルネットワークを自作します。今日ニューラルネットワークは深層学習と人工知能の重要な鍵であり、大きな実績をあげています。しかし、実際にニューラルネットワークがどのように機能するかを本当に理解している方は極少数でしょう。

本書では極カンタンなところからスタートし、ニューラルネットワークがどのように機能するかを理解していく―ゆっくりと楽しい旅のお手伝いします。
読者の方には中学・高校で学んだ以上の数学の知識を必要としません、本書を通して微積分へ入門することも可能です。
本書の目的はできるだけ多くの読者に・できるだけ理解しやすくニューラルネットワーク自作をお手伝いすることです（さらに発展した課題が欲しい読者には、既にたくさんの教科書があると思います）。

Pythonでコードを作成し、独自の畳み込みニューラルネットワークを作成。「手書きによる数字」を認識してみます。

Part 1は数学的考え方に関するものです。我々は、ニューラルネットワークの基礎となる数学的考え方を、多くのイラストや例を使って丁寧に紹介していきます。

Part 2は実践編です。人気があり習得しやすいプログラミング言語：Pythonを紹介しつつ、人間が手書きした「数字」を認識し、容易に実行できるニューラルネットワークを構築していきます。

Part 3では、これらのアイデアをさらに拡張。シンプルなアイデアやコードを使用し、認識率98％のニューラルネットワークへと改良を進めます。自分で書いた手書き文字でニューラルネットワークをテストし、さらに"制作者の特権"を活かしミステリアスなニューラルネットワークの心の中を覗き見してみよう。

最後に制作物をRaspberry Piで動かしてみます。
本書で紹介するすべてのコードは、Raspberry Piで動くことを確認しています。

感想・レビュー・書評

[ゆのべさんの感想 · 2021年9月6日]

平易な言葉で、順序立てて丁寧に説明がされているのでニューラルネットワークの一連の流れが理解できる。ただ、訳がテキトーすぎて混乱する部分がある

[サイバー大学附属図書館さんの感想 · 2024年4月3日]

・参考図書指定科目：「AIアルゴリズム」

＜OPAC＞
https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/OSuwCx_RhfYNzFjAqZvwNJbDIOe/description.html

[englibtodaiさんの感想 · 2017年10月27日]

情報科学の手法（機械学習など）を利用した新材料探索の手法（マテリアルズ・インフォマティックス、MI）があります。
この本は直接MIに関係しているわけではありませんが、機械学習・ディープラーニングの基礎的な部分をPythonで実際に作りながら勉強することができます。
Pythonで実際にプログラムを書く勉強にもなるでしょう。（マテリアル工学科）

配架場所：工4号館図書室，工3号館図書室
請求記号：11a:R:02.00 ，007.13:R17

◆東京大学附属図書館の所蔵情報はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?reqCode=fromlist&lang=0&amode=11&bibid=2003377079&opkey=B151018749111566&start=1&totalnum=1&listnum=0&place=&list_disp=20&list_sort=6&cmode=0&chk_st=0&check=0

[日本工業大学LCセンター図書館さんの感想 · 2017年7月22日]

教員推薦

↓利用状況はこちらから↓
https://mlib3.nit.ac.jp/webopac/BB00541365

[fraserlibさんの感想 · 2017年6月28日]

請求記号　007.1/R 17

[iamaslibさんの感想 · 2017年6月13日]

貸し出し状況等、詳細情報の確認は下記URLへ
http://libsrv02.iamas.ac.jp/jhkweb_JPN/service/open_search_ex.asp?ISBN=9784839962258

[まーくんさんの感想 · 2017年5月17日]

高校レベルの数学の知識で理解できます。
ニューラルネットワークの取っ掛かりには良いと思う。

著者プロフィール

イギリス生まれのイギリス育ち。
子供のころ、近所の図書館でフラクタル数学とBBC Microのプログラミングに関する本を読み漁った。
物理学の学位と機械学習とデータマイニングの修士号を取得、現在はPythonやRを活用したデータ・テキスト分析を行う。
イギリス国政府のオープンソース活用を先導し、London Python meetupグループを率いている。
難しいことを美しいほど画期的なアイデアで、誰もが理解でき感謝されるほどシンプルにすることを個人的な使命としている。

「2017年 『ニューラルネットワーク自作入門』 で使われていた紹介文から引用しています。」