【レビュー】深層学習

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。

深層学習の世界的名著、ついに刊行

　・Python数学シリーズ② 行列の掛け算[2020-12-22に投稿]

　・Python数学シリーズ① 転置[2020-12-20に投稿]

　・40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話[2020-02-01に投稿]

　・2020年に読むべきデータサイエンスに関する書籍[2020-01-13に投稿]

　・機械学習を学んだ経験の活かし方[2019-12-28に投稿]

　・JDLA ディープラーニング E資格 2020年2月 試験概要[2019-12-21に投稿]

　・JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019#2（E検定）受験にあたり勉強したこと[2019-10-26に投稿]

　・Deep Learning 9.8~9.11[2019-07-24に投稿]

　・Goodfellow Deep Learning 9.1~9.3[2019-07-17に投稿]

　・量子機械学習の理解に向けての勉強メモ[2019-07-09に投稿]

　・行列の和と積の誤差逆伝播法の証明[2019-04-14に投稿]

　・【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)[2019-03-23に投稿]

　・機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文[2018-12-31に投稿]

　・JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018 受けてみた[2018-10-11に投稿]

　・【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本[2016-08-23に投稿]