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  初めてのディープラーニング
──オープンソース"Caffe"による演習付き
 

機械学習の進化形を可能な限り平易に解説
武井宏将 著
B5変型判 156ページ
定価:2,200円+税
ISBN:978-4-86594-022-0
2016年2月下旬刊行
本書は深層学習を初めて学ぶITエンジニアや理工学系の学生さんを主に想定しつつ、一般ビジネスマンにも役立つよう工夫しました。機械学習の専門知識は不要ですが、一部、高校の数学を思い出して頂く必要があります。また第5章以降は、Linuxユーザー向けの体験編としました。
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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。




■[本書の主な内容]
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