分かりやすく読みやすい。
ただしある程度の基礎知識は必要。
特にオブジェクト指向を理解していないと置いてけぼりになる可能性がある。
結構高度なことを優しく説明しており、説明がうまい。
さすがは大学の先生。
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出版社より
豊富な図解と丁寧な説明によって、ディープラーニングを原理から理解しながら、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。
人気のAIフレームワーク「PyTorch」をじっくりマスターできるように、新しい概念は一気に詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。解説していく重要な概念やクラスは、綴じ込みの「最短コースマップ」でひと目で一覧できます。
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AIの学習の仕組みが数式なしにイメージで分かる
機械学習・ディープラーニングにおける学習とは、「損失」と呼ばれる「合成関数」の最適化です。本書では、PyTorchが自動生成する合成関数（計算グラフ）を可視化するツールを活用して、学習対象である合成関数の様子をイメージで理解できるようにしています。機械学習・ディープラーニングの仕組みが「数式」ではなく「イメージ」でわかります。
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| 概要 | Pythonプログラミングの基本からデータ分析まで、これ1冊で解説 | 構造化AI・データサイエンス、ビジネス系・技術系のそれぞれの観点をバランス良く解説 | Pythonではライブラリをどのように使うかが重要。様々なライブラリの使いこなし方を解説 | ディープラーニング・アルゴリズムを数学面で解説 | 文章や画像の生成、画像識別などのAIを楽しく自作できる | 強化学習アルゴリズムを簡単な数学で説明、Pythonで実装 |
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