説明
イアン・グッドフェロー、ヨシュア・ベンジオ、アーロン・コービルが執筆したディープラーニングの教科書は、機械学習およびディープラーニング分野への参入を目指す人々にとって、基礎的なリソースとなります。書籍の完全なオンライン版は無料でアクセス可能であり、学生や実務家の両方にとって幅広い利用を保証します。物理的なコピーを希望される方は、Amazonを通じて書籍を注文できます。
この教科書は3つのパートに分かれており、線形代数、確率、情報理論、数値計算、およびコアとなる機械学習の概念を含む、必須の応用数学と機械学習の基本から始まります。パートIIでは、フィードフォワードネットワーク、正則化、最適化、畳み込みネットワーク、シーケンスモデリング、実践的な方法論、および応用を網羅する、最新の実践的なディープネットワークについて詳しく説明します。
パートIIIでは、線形因子モデル、オートエンコーダー、表現学習、構造化確率モデル、モンテカルロ法、近似推論、ディープ生成モデルなどのトピックを探求し、ディープラーニングの研究に焦点を移します。この包括的なカバレッジは、急速に進化するディープラーニングの領域における理論的知識と実践的な洞察の両方を読者に提供することを目的としています。
著者らは、書籍の引用のためのリソースを提供しており、bibtexエントリやLaTeXのテンプレートファイルが含まれています。また、FAQセクションを維持しており、PDFの入手可能性（出版社との契約により制限されています）や、Web版のHTML形式の理由など、一般的な質問に対応しています。改善のための提案や誤植の修正は、feedback@deeplearningbook.orgまでメールで歓迎されますが、書籍は完成しており印刷されているため、大幅な変更は予定されていません。
対象読者には、コンピュータサイエンス、人工知能、または関連分野の学位を取得している学生、およびディープラーニング技術への理解を深めたい研究者や業界の専門家が含まれます。書籍の詳細な説明と幅広い範囲は、機械学習の開発と応用のいずれかに携わるすべての人にとって、貴重な参考資料となります。
書籍情報
ディープラーニングの理論と実践を包括的に網羅
基礎数学と機械学習の基本を含む
最新のディープネットワークと研究トピックに関する詳細なセクション
オンライン版は無料公開
Amazonで物理的なコピーを購入可能
主要な研究者による執筆：イアン・グッドフェロー、ヨシュア・ベンジオ、アーロン・コービル
引用のためのbibtexエントリを提供
LaTeXのテンプレートファイルを提供
FAQセクションを含む
誤植と既知の問題が文書化されている
フィードバックと提案のためのメールアドレスを提供
この本の対象読者
- 学術研究
- 専門能力開発
- 研究リファレンス
- 自己ペース学習
- 実践的な実装
