【レビュー】初めてのディープラーニング －－オープンソース

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

◆基礎編◆

第1章 ディープラーニングとはなにか？
1.1　機械学習の概要
1.2　ディープラーニングの概要

第2章 ディープラーニングが切り開いた成果
2.1　ディープラーニングの歴史
2.2　音声認識での成果
2.3　画像認識での成果

◆理論編◆

第3章 ディープラーニングを利用した画像認識
3.1　画像認識とは？
3.2　従来の画像認識手法
3.3　ディープラーニングの利用
3.4　なぜ高い性能を実現できたのか？

第4章 ディープラーニングアルゴリズムの学習方法
4.1　ニューラルネットワークの構成要素
4.2　ニューラルネットワークの学習方法
4.3　ディープラーニングアルゴリズム

◆体験編◆

第5章 Caffeを準備する
5.1　Caffeについての基本知識
5.2　Caffeのインストール方法
5.3　Caffeの動かし方

第6章 Caffeでディープラーニングを体感する
6.1　サンプルプログラムを用いCaffeを動かす
6.2　自分で準備したデータをCaffeで利用する

付録
A.1　VMWareにUbuntuをインストールする方法
A.2　UbuntuでCUDAを動くようにする
A.3　3層全結合ニューラルネットワークのパラメータファイル

　・DeepLearning(1): まずは順伝播(上)[2016-08-30に投稿]

　・Azure Machine Learningをわかった気になるために細かいことは気にせずに機械学習のことをまとめてみる - ディープラーニングの手前まで[2016-05-30に投稿]