【書評】「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」

　今回は、こちらの本についてまとめます。

「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」

著者　：斎藤康毅

出版年：2016年

1章　Python入門

6章　学習に関するテクニック

　ズバリ、「AI実装検定A級」の試験対策です！

　この試験はまだ登場から時期があまり経っていないことから、情報量もあまりなく、公式テキストも５万ほどするので気軽に手が出しにくいです。

　そこで、合格者の経験をもとにこの本から勉強を始めてみることにしました。

　実際に受験対策として、有効だったかについては、別途まとめたいと思っています。

　ニューラルネットワークの最も基礎となるパーセプトロンの説明がわかりやすかったです。

ANDやORの論理回路を例にパーセプトロンの説明がされており、ニューラルネットワークにおいて、なぜ層が増えると説明能力が上がる（非線形を表現できる）のかわかりやすく解説されていました。

　計算グラフを用いて、解説されており、

　　　　・局所的な計算ができる

　　　　・途中の計算結果を保持できる

といった理由から、逆伝播の微分が簡単にできるとありました。

例では微分の難しい話ではなくリンゴを買うときの状況を使って話が進められていたのでわかりやすかったと思います。

・Pythonの解説

　Pythonの知識をある程度持っている前提での内容だったと感じます。

１章で最低限のPythonについての解説はありましたが、本当に「最低限」という感じで、事前知識があった方が、ニューラルネットワークなどのロジックの解説に集中しやすいだろうと思います。

以上、いくつか印象に残ったポイントを挙げましたがDeepLearningの最初の一歩であるニューラルネットワークの解説が非常に丁寧で分かりやすい本だったと思います。

　本当に初めて、DeepLearningやニューラルネットワークに触れる方にはいい本だと思いますが、Pythonや微分などの数学は別の教材を使って学習をした方がスムーズに理解できるかなとも思いました。

AI実装検定A級についても、受験結果をまた改めてまとめていこうと思いますので、ぜひ楽しみにしていてください。

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