価格:2640円(10%税込) 発売:2021年11月20日

「近い将来、ディープラーニングの仕組みは一般常識の1つになる」と言っても、決して大げさな話ではないでしょう。

 本書は、ディープラーニングの仕組みを基礎から解説した、初心者向けの書籍です。本書のタイトルにある「ディープラーニングAI」とは、ディープラーニングという手法を用いたAIを指します。

「ディープラーニングは一体どんな仕組みなのか?」
「なぜそんなに賢いのか?」
「今までのAIの手法と何が違うのか?」

 そうした疑問に、本書は丁寧に答えようと企画されました。

 エンジニアを目指す学生のみならず、一般社会人にとっても、「ディープラーニングの“はじめの一歩"」となる内容となっています。




本ムックのサンプルプログラム(掲載プログラム)は<こちら>からダウンロードできます。



<訂正>
2022年4月15日の訂正
5章 ニューラルネットワークの学習

・p.86の本文、下から2行目
誤:その処理を、重みデータの数だけ繰り返します。

正:その処理を、すべての重みについて、学習データの数だけ繰り返します。

7章 画像認識AIのコードの意味を理解する

・p.172の「図7-2-04 バッチサイズなどをコードで指定」の中の以下の箇所
(1)左端の「学習データを…」の箇所
誤:「学習データを200枚ずつに分割して」

正:「学習データを4枚ずつに分割して」

(2)中央の「学習データ」の「画像」の数値の箇所
誤:「画像199」→ 正:「画像3」
誤:「画像800」→ 正:「画像49996」
誤:「画像999」→ 正:「画像49999」

(3)右端の「イテレーション」の回数の箇所
誤:「イテレーション5回目」

正:「イテレーション12500回目」

以上、お詫びして訂正します。

<補足>
2022年4月15日の補足
7章 画像認識AIのコードの意味を理解する

・p.184の「リスト6 学習を行うコード」について
リスト6の最後の方では、「♯2000ミニバッチごとに損失の平均値を算出・出力」として、コードを記述しています。本来ここは、2000ミニバッチごとではなく、2500ミニバッチごとにすべきではあります。なぜかというと、2000ミニバッチごとでは、トータル12500のミニバッチ(学習データ50000÷バッチサイズ4)のうちの、最後の500ミニバッチが漏れてしまうからです。しかしここでは、p.165で述べているようにPyTorchの公式チュートリアルをほぼそのまま用いているため、「2000ミニバッチごと」のコードにしています。

以上、補足いたします。