30日間無料体験

この注文でお急ぎ便、お届け日時指定便を無料体験 Amazonプライム無料体験について

Kindle版 (電子書籍)
￥2,200 (22pt)

すぐに購読可能

単行本（ソフトカバー）
￥2,420 (24pt)

ポイント: 24pt (1%) 詳細はこちら

無料配送 3月31日日曜日にお届け
詳細を見る

または最も早い配送明日 3月30日にお届け（7 時間 9 分以内にご注文の場合）
詳細を見る

お届け先を選択

残り1点（入荷予定あり）在庫状況について

￥￥2,420 () 選択したオプションを含めます。最初の月の支払いと選択されたオプションが含まれています。詳細

出荷元

Amazon.co.jp

出荷元

Amazon.co.jp

販売元

Amazon.co.jp

販売元

Amazon.co.jp

支払い方法

お客様情報を保護しています

支払い方法

お客様情報を保護しています

Amazonはお客様のセキュリティとプライバシーの保護に全力で取り組んでいます。Amazonの支払いセキュリティシステムは、送信中にお客様の情報を暗号化します。お客様のクレジットカード情報を出品者と共有することはありません。また、お客様の情報を他者に販売することはありません。詳細はこちら

詳細はこちら

すべて見る

ギフトの設定

配送料 ¥240 4月2日-4日にお届け（12 時間 9 分以内にご注文の場合）
詳細を見る

お届け先を選択

中古商品: 良い | 詳細

発売元バリューブックス　　　【防水梱包で、丁寧に発送します】

画像はありません

選択したカラーの画像がありません。
カラー：

このビデオを見るには、次をダウンロード Flash Player

著者をフォロー

足立悠

フォロー

初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング単行本（ソフトカバー） – 2017/10/28

足立悠 (著)

22

すべての形式と版を表示

{"desktop_buybox_group_1":[{"displayPrice":"￥2,420","priceAmount":2420.00,"currencySymbol":"￥","integerValue":"2,420","decimalSeparator":null,"fractionalValue":null,"symbolPosition":"left","hasSpace":false,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"71fMRslBuJxYeYcVll5fsNUNi3N3%2FB2YYEaVlqdjyJVcDD4dlVCrL2NL9EJscmp06DgDrgg6f%2BTC%2BWEEllR70yB5ASi9ackiH8UJ6rLQXeX4CzBAJVm2Qy1vu5jSk5XlT29EVweGvRw%3D","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"NEW","aapiBuyingOptionIndex":0}, {"displayPrice":"￥171","priceAmount":171.00,"currencySymbol":"￥","integerValue":"171","decimalSeparator":null,"fractionalValue":null,"symbolPosition":"left","hasSpace":false,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"71fMRslBuJxYeYcVll5fsNUNi3N3%2FB2YwF%2F8xbvMKhnlH8d92Enef3lx47C4SimjI4ba6ELemhAuc%2FDLmIKzdblzjr4x1yYD4jWp38GYhD3vpWPl74IiI15u6eOp5%2BI89HKutnWCrh7u1xMuPR0vPHPHjKriXoGz9WBUivUuwZc1Z73AFLTxoA%3D%3D","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"USED","aapiBuyingOptionIndex":1}]}

購入オプションとあわせ買い

◆◆ PythonとTFLearnで無理なく体験学習 ◆◆

本書は「これからディープラーニングを学びたい」と考えているIT エンジニアの方々を対象にしています。
そして、ディープラーニングの手法を理解し、自分で実装できるようになることを目指します。

ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアは、2つの障壁を越えねばなりません。
一つは「ディープラーニングの手法」、特に、理論を説明する数式が難解なこと。
もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」ことです。

■数式なしで理論を理解
そこで本書は、是非知っておきたい3つの手法、即ち、1全結合のニューラルネットワーク、 2畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、3再帰型ニューラルネットワーク(RNN)のみに話題を集中。
IT エンジニアなら抵抗感なく読めるように、数式を一切使わず、気鋭のデータサイエンティストが
丁寧に理論を解説します。

■簡単に実装できるライブラリを使用
実装については、Google社のディープラーニング・フレームワークTesorFlowに注目。
TesorFlowと完全互換性があり、かつ、TesorFlowよりも初心者に適したTFLearnライブラリを使うことで、
Python 3による実装を体験します。
実装環境の構築方法も一から説明し、サンプルコードには逐次解説を加えました。

■理論と実装の反復で理解を深める
第1章では、機械学習とディープラーニングの概要、実装ライブラリについて説明します。
第2章では、TFLearnを使った実装環境を構築し、ツールの使い方を学びます。
第3章では、全結合のニューラルネットワークの仕組みを理解した後、
手書き文字画像のMNISTデータセットを使って、画像の分類問題を解いてみます。
第4章ではCNNを解説した後、再度、MNISTデータを分類。また、JPEG等の一般的な画像の分類も行います。
第5章では、時系列データに適したRNNの仕組みを理解した後、対話テキストの分類に挑戦。
ここでもMNISTの分類を行ってみます。

本書に沿って体験学習を進めれば、ディープラーニングの手法を無理なく理解でき、
手を動かして実装できるようになるでしょう。

◆目次◆
1 初めてのディープラーニング
1.1 機械学習とディープラーニング
1.2 ディープラーニングのライブラリ

2 ディープラーニングの実装準備
2.1 ディープラーニングの環境構築
2.2 Jupyter Notebookの使い方
2.3 Pythonプログラミングの基礎

3 ディープニューラルネットワーク体験
3.1 ニューラルネットワークの仕組み
3.2 ディープラーニングの仕組み
3.3 ディープラーニングの実装手順
3.4 手書き文字画像MNISTの分類

4 畳み込みニューラルネットワークの体験
4.1 畳み込みニューラルネットワークの仕組み
4.2 手書き文字画像MNISTの分類
4.3 一般的な画像の分類

5 再帰型ニューラル
ネットワークの体験
5.1 再帰型ニューラルネットワークの仕組み
5.2 対話テキストの分類
5.3 手書き文字画像MNISTの分類

Appendix 付録
A.1 TensorBoardの使い方
A.2 ディープラーニングの環境構築(Windows編)
A.3 Ubuntu仮想イメージのインポート方法
参考文献

この商品に関する問題を報告する

本の長さ

200ページ
言語

日本語
出版社

リックテレコム
発売日

2017/10/28
寸法

18.5 x 1.3 x 23.8 cm
ISBN-10

4865941053
ISBN-13

978-4865941050
すべての詳細を表示

よく一緒に購入されている商品

￥2,420

24ポイント(1%)

最短で3月31日日曜日のお届け予定です

残り1点（入荷予定あり）

この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。

+

詳解ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

￥5,527

4月 8 - 12 日にお届け

通常5～6日以内に発送します。

この商品は、※お届け予定日をご確認ください※有明Villageが販売および発送します。

+

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

￥3,740

225ポイント(6%)

最短で3月31日日曜日のお届け予定です

在庫あり。

この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。

総額:

当社の価格を見るには、これら商品をカートに追加してください。

ポイントの合計: pt

もう一度お試しください

詳細

追加されました

これらの商品のうちのいくつかが他の商品より先に発送されます。

詳細の表示詳細の非表示

一緒に購入する商品を選択してください。

新村拓也
40
単行本（ソフトカバー）
35個の商品：￥112から
石川聡彦
43
単行本（ソフトカバー）
54個の商品：￥575から
須藤秋良
189
単行本（ソフトカバー）
40個の商品：￥2,680から
巣籠悠輔
77
単行本（ソフトカバー）
42個の商品：￥90から
Sebastian Raschka
176
単行本（ソフトカバー）
39個の商品：￥3,068から
チーム・カルポ
12
単行本
41個の商品：￥1,654から

商品の説明

著者について

メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。
ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、
両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。
過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事執筆したほか、
国内各地でセミナー講師を務めてきた。
多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人と評されている。
趣味は国内の城とダム巡り、お地蔵さんが密集している場所に佇むこと。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ リックテレコム (2017/10/28)
発売日 ‏ : ‎ 2017/10/28
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 200ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4865941053
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4865941050
寸法 ‏ : ‎ 18.5 x 1.3 x 23.8 cm

Amazon 売れ筋ランキング: - 558,211位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 7,185位工学 (本)

カスタマーレビュー:
22

著者について

著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。

足立悠

Brief content visible, double tap to read full content.

Full content visible, double tap to read brief content.

著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう

カスタマーレビュー

5つのうち3.3つ

22グローバルレーティング

この商品をレビュー

カスタマーレビューを書く

レビューのソート基準

上位レビュー、対象国：日本

レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。

名無し

virtual box ＆ python

2017年11月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

内容については、ごく簡単にtensor flowを体験してみるだけになっています。

プログラミング経験さえあれば、たとえpythonを使ったことがなくても、コーディングは簡単にできるでしょう。

こういった本で問題になるのは環境構築ではないでしょうか？

この本は、普段virtual boxを普段使用しているのであれば、あっさり環境構築させてくれます。

仮想マシンのデータをホームページに用意してくれているので、それをダウンロード、インポートするだけというお手軽さ。(p.188)

今回は、自分で勉強するためというより、教えて広めることを考えていたので、ここまであっさり環境構築できるのは助かります。

この本のおかげで、勉強会の大半が環境構築に費やされるという事態は避けられそうです。

当然この本で構築した環境で他の本の内容にも取り組んでいきたいと思います。

18人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ロシコフ

誰に向けた本なのかがわからない

2021年7月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

数式なしで、tensorflowを用いたディープラーニングの例題を扱っているのですが、この本が誰に向けたものであるのかがだんだんわからなくなりました。
具体的に気になったのは以下の点です。

【環境構築】本の出版後、pythonやtensorflowのバージョンが上がっているので仕方がないところはありますが、「初めての」を謳っている割には環境構築の方法は初学者には敷居が高いと感じました。確かにこの本にあるのとまったく同じurlやコマンドにより、ソフトウェアをインストールすれば動きはするのですが、この本を読んでも、tensorflowでディープラーニングをやるためにそもそもどのソフトウェアが要るのか、どのバージョンを使えばいいのかなどの基本的な考え方が身につきません。
　この本は、とにかくこの本の通りにやれば一応動くということが重視されているのだとは思います。しかし、初学者向けの本によくあるのですが、その前の段階に本来あるはずの「基本的な考え方」と「簡単のために行っていること」は明確に分けられていないと、かえって初学者にとってわかりにくいものとなります。
　※一応、出版社サイトにフォローアップの資料がありますが、上記の課題を解決しているものではありませんでした。
　さらに具体的には、5.2節の対話テキスト分類のところで、MeCabのインストールがありますが、私は同じ手順で環境構築・動作させることができませんでした。Qiita上に似たような問題に関する記事を発見し自己解決することができましたが、上記のように基本この本の書いてある通りにやれば動くということがこの本の売りだとすると、5.2節の件は厳しいものがあると思います。　

【コード】明らかな誤記が少なくとも1か所はあり、簡単に想像がつくものではありましたが、そのまま写経しても動作しない点がありました。コードの動作確認をきちんとやられているのか心配になりました。

【説明】「初めての」を謳っている割には、説明は丁寧ではないと思います。数式を使っていないのは確かにそうなのですが、数式を使わなければ説明が易しくなる、というものではないと思います。
　また、4章で畳み込みニューラルネットワーク、5章で再帰的ニューラルネットワークについて扱っていますが、なぜそれらを扱うのか、なぜそういうことをすると良いのか、といったモチベーションが十分に語られていないと思います。例えば、なぜ畳み込み層を導入すると良いのか、この本の解説では理解できないと思います。
　さらに、コードで何をやっているのかの説明はあまり丁寧ではないと思います。全体的に作業マニュアルのような作りで、確かにコードの説明をしてはいるのですが、コード中にコメントを付けているの変わらない程度の情報量だと思います。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazonのお客様

タイトルと内容に違いがある

2017年12月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

内容はなかなか良いと思うのですが、タイトルと内容が違いすぎます。
本書の内容は表紙に書いてある「PythonとTFLearnライブラリで実装まで無理なく体験学習」であり、TensorFrowについてはほとんど触れられていません。また「体験学習」はできますが、説明があっさりしすぎて、なぜそう書くのか、なぜ動くのかが分かりません。
他の本で得た知識を別の角度から確認するための書籍です。

22人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

環境構築の情報が古い

2019年1月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

書籍に書かれているURLやmoduleのバージョンが2019年１月時点で古くなっており、そのままの設定だと環境構築ができない。ここらへん発行元か著者がアップデート情報を発信してくれると助かるんだけどしていないっぽかった。Linux系を触ったことがない人は最初の環境構築で断念しそう。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

井上裕之

わかりやすかった。

2020年2月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

初心者の私にもわかりやすかった。

役に立った

ゆでたま

初学者がDeepLearning（CNN）の行っている処理を把握するのには最適な本

2018年8月24日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

「ゼロから作るDeepLearning」の前に一通り読んでおくと、処理の内容がより呑み込みやすいです。
この本からDeepLearningに入っていくのが初学者には向いているように読んでみて思います。
このあと、より詳細な内容を名著「ゼロから作るDeepLearning」に移っていくのが躓きにくい方法かと思います。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

時雨

DeepLearning初めての人がまず手元で試してみたい場合に隣に置いておくべき一冊

2018年4月1日に日本でレビュー済み

　DeepLearningとかTensorFlowとか言葉は聞いたことがあり、Kaggleの概要調査等で手書き数字の分類について軽く知っているレベルから、いざではどのようにTensorFlow始めるんだろう、と思ったとき、ちょうどよさそうな本があったので入手。
　機械学習、DeepLearning自体の説明はほどほどに、DeepLearningを始める手順として、「TFLearn」という、TensorFlow互換（TensorFlowよりコードはかなり短くなるらしい）を使うための環境を構築し（Windows上のVirtualBox、Ubuntuインストール、AnacondaでPython3.6＋ライブラリインストール）、Jupyter Notebook（Webブラウザからコードを記述するとそのまま実行できる）を利用してPythonコード入力して結果を出すまでの方法が記されている。
　各DeepLearningの実行方法はPythonソースで示されているが、各行、引数の説明がされているし、主な文法は練習がてら示されているので、Pythonに触れたことがない人でもそこまで文法に戸惑うことはないだろう。
　実践例は、MNISTデータセット（手書きの数字が書かれた二値画像データセット）による手書き数字認識、雑談対話コーパス（人間とシステムの間で交わされた対話テキストに、破綻しているかどうかのフラグが付与されている）を用いて形態素解析から単語の共起等を用いたテキスト分析、の大きく二つ。画像を意味する行列をどのように加工し、ニューラルネットワークの中間層を構成していくかが順を追って記載されている。中間層は関数にパラメータを入れていくだけで構成でき、結果が出せる。DeepLearningはまだまだとっつきにくく分かりづらいイメージがあったが、こうした画像処理用に準備されたライブラリやTFLearnを知っていると、十数行で入力から結果表示まで構築できてしまう。読後の印象として、DeepLearningへの敷居が一気に下がった感がある一冊。
　ただ、中間層の引数の詳細、なぜこの引数、バッチサイズや学習回数が良いのかまではあまり示されていないので、この本で入門した後、より詳しく層設計を行う必要がある場合は、別の本に進むことにはなるだろう。付録として、TensorBoard（モデルを視覚的に確認）について触れられているので、その辺りを使うとチューニングには役立つかもしれない。

　本の読者特典として、サンプルスクリプトや画像データセットのほか、UbuntuのVirtualBoxイメージが準備されているので、Ubuntuのインストールや環境設定は一気に飛ばせる様子。また、Windows上への環境構築手法も付録として示されている。近日中には試してみたいと思わせる一冊。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

トトロ

パソコンの設定かもしらませんが・・・使用できません。

2018年5月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

パソコンスペック等の記載があった方が良いと思います。
i5　RAM　8G　のパソコンでは、仮想マシンが動きません。
他の方のレビューが高いだけに残念です。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

	非会員	プライム会員
通常配送	¥410 - ¥450*	無料
お急ぎ便	¥510 - ¥550
お届け日時指定便	¥510 - ¥650

Amazon Advertising 商品の露出でお客様の関心と反応を引き出す	Audible（オーディブル）「聴く」読書会員なら聴き放題	アマゾンウェブサービス（AWS）クラウドコンピューティングサービス	Amazonアウトレット訳あり商品をお手頃価格で販売

Amazonビジネス（法人購買）請求書払い法人価格・数量割引	AmazonGlobal 65か国/地域以上への海外配送がより簡単に	Shopbop 世界中の厳選されたファッションアイテム

プライム無料体験をお試しいただけます

画像はありません

著者をフォロー