ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

斎藤康毅

• オライリー・ジャパン (2016年9月24日発売)

作品紹介・あらすじ

実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。

感想・レビュー・書評

[HarukiYamashitaさんの感想 · 2025年10月30日]

数式の説明とコードへの実装が丁寧でわかりやすかった。

微分と偏微分の計算方法をあらかじめ理解しておくと
書籍の理解が少し楽になるかもしれません。


ディープラーニング領域への勉強はおそらくこれ以上進む予定はないが、他のことで理解の助けになった。

[たっくすさんの感想 · 2020年5月12日]

Deep Learningの入門書であり、機械学習とPythonの知識がなくても読み進めることができる。最低限の外部ライブラリを用いた実装を通して概要を学ぶ構成となっている。特に誤差逆伝播法の説明は計算グラフを用いた直感的な方法で説明しており、他書より分かりやすい。

[Saotome_Machiさんの感想 · 2024年12月7日]

めちゃくちゃ良い本でした。E資格必須。

[文野巡さんの感想 · 2021年10月10日]

Pythonを使って、実戦形式で学ぶDeep Learning入門書。
　
分かりやすくて身につきやすい。
Deep Learningを使おうと、フリーで使えるツールを触ると浮かんでくる疑問がある。
　
「これってどういう意味があるの？」
　
正直、「ここに『シグモイド関数』を入れましょう。こっちには『ReLU関数』を入れましょう」なんていきなり言われても、なんだかよく分からない。
　
しかし、この本を読めば、それらやっていることの意味がやっと分かってきた。
　
後半部分はまだ理解できたとは言い難いのだけど、Pyrhonでちょこちょこいじりながら実践できるので、少しずつ理解できるようにしていきたいです。
　
AIは確率なんだ、っていうことを知るためだけにでも読んでもいいかも、と思えるくらいエンジニアでなくても一読しといたほうがいい本。
　
エンジニアである私は、この本で実践を積みたいと思います。

[えどさんの感想 · 2019年10月17日]

DeepLearning系のライブラリは一切使わずに解説してくれているので、全体的な構造、仕組みにフォーカスすることができ、とても分かりやすかったです。DeepLearningのコアな部分を知りたい方にはとてもオススメできる書籍です。

[nyonboo48さんの感想 · 2019年9月13日]

丁寧で順序立てた説明になっているために、前半はとても分かりやすくすんなり入ってくる。本書が売れているのも納得。ただ、後半ついていけず。行列の積計算によって配列の計算が一回でできてしまうことのインパクトがよく分かった。NumPyの便利さも。

[会津大学情報センター（附属図書館）さんの感想 · 2019年3月5日]

ITエンジニア本大賞[技術書・ビジネス書大賞] 2017年技術書部門大賞・特別賞

[まりもさんの感想 · 2019年1月30日]

手書き数字認識の実装を通じて、Pythonによるニューラルネットワークの機械学習が学べる。Pythonの基本やANDゲートの解説から始まるように、最低限の知識を補完し初心者を救う親切心が随所に垣間見える。行列をまともに勉強していない自分でもある程度の理解に達することができた。本書を読んでも一からDeep Learningの開発ができるようになるわけではないが、機械学習の仕組みを理解することで世間で騒がれている議論に多少なりとも付いていけるようになると思う。

[John Johnsonさんの感想 · 2018年11月7日]

手書き文字入力を題材にニューラルネットワークの数学的な説明とプログラミングでの実装がどちらもわかりやすく説明されている。

[eielさんの感想 · 2017年6月14日]

ディープラーニングよくわからないから、なんとなくわかる。まで確実連れて行ってくれる一冊。

Pythonがわからなくても十分に読める本であり、自分の得意な環境に応用していくのも難しくない。確実にディープラーニングの基礎を習得できます。

[しんみょーさんの感想 · 2025年10月11日]

Deep Learningについて理解を深めるには初学者にはこの一冊しかない

損失関数、順伝播、逆伝播、様々なレイヤ（Affine, Convolutional, and so on）の意味、最適化とは
これらについてちゃんと理解できた

[hmk404さんの感想 · 2025年8月17日]

これでこの領域の入門かあ、と感じさせる内容だった。
多くの書籍やウェブサイト、同僚の口コミでも、まずはこの書籍、と言われていたので目を通していったが、ついていけたなあという感覚や、身についたなあという感覚は、一巡しただけでは持てなかった。

世の中では、この書籍でついていけなくてこんなふうに読み込んだ、と紹介しているサイトも多く見かけたので、読者側として不足している部分をそれらから補給するのが良いのだろうなあというのが読後の感想。

[palm2さんの感想 · 2025年7月25日]

何事もスタートが肝心です。
広大で複雑な地形を、地図もなく、目を隠して「深き場所」を探さなければならない。そんな困難な状況で重要になってくるのが地面の「傾斜」。この冒険は、科学というよりは、実践者の「知恵」の様な趣を感じる。

文系でも、楽しく読めました。
重要になる用語は、すごく噛み砕いて繰り返し説明をしており、重要でない専門用語は、わかりやすい言葉に置き換えて使っていました。
数式はよく出てくるけど、文章を読めばなんとなく流れはわかるかも？

この本は、ディープなCNNのように、段階的であり細分化された階層（レイヤ）を深めていく様に学習が進むことで、抽象化が進み、精度と理解力が高まっていく様に感じられました！重みを正規化する様に、学んだ分野のデメリットと次に学ぶ分野のメリットを挙げてくれて面白かった。

ONかOFF、0か1で表せる概念からだんだんと滑らかになり、よりディープな概念になっていく途中は結構辛かったです。

[好き嫌いせずさんの感想 · 2025年5月25日]

最初は普通についていけて、面白かった。ただ途中から実装はなかなか理解できなかった。
ただ、畳み込みとかのなんとなくの雰囲気はわかった。個人的にこの領域より、Webとか低レイヤーの方が面白いと感じた。

[おぬまさんの感想 · 2025年5月3日]

オライリーのディープラーニング実装テキスト。AIやディープラーニングに関する本はオライリーだけでも山程出ているが、本書は読みながらそのまま作れ、それによってディープラーニングのノウハウを学べるのが特徴。今や10年近く前になるが、ディープラーニングが流行りだした2016～2017年頃に購入した。
パーセプトロン(いわゆるニューロン)を実装して、それらを積み重ねてディープラーニングとなる・・・ゼロから設計してディープラーニングを実装。その仕組みを学べるという意味では古さは関係ないだろう。
続編も次々と出版されているようで、第5弾まで出ているようだ。機会があれば、そちらも読んでみたい。

[okzkeyさんの感想 · 2025年1月20日]

途中まで読みましたが、Pythonを一から勉強したいという方は別の教材の方が向いているかも。

[fujineさんの感想 · 2024年11月21日]

理論と実装の解説がとても分かりやすい。多次元配列の処理とかって結構混乱するんだけど、かなり丁寧な説明があるので迷わない。

[Naoさんの感想 · 2024年6月26日]

機械学習とはどういう理論で作り上げるかが説明されている。
研究レベルじゃないとイチから作ることはなくなったのだと思うが、その実装をコードで示してくれている良い本である。

[t-staffさんの感想 · 2024年4月18日]

【機械工学科・機械情報工学科】ベストリーダー2024
第7位
東京大学にある本はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?bibid=2003338638

[サイバー大学附属図書館さんの感想 · 2024年4月4日]

・参考図書指定科目：「ゼミナール 安間」

＜OPAC＞
https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/nqbzbNT73yNUc-O673BdQuz9IVl/description.html