第四段階：深層学習とニューラルネットワーク

Deep Learning Book プロジェクト詳細

プロジェクト概要

Deep Learning Book は、学生や実務者が機械学習、特に深層学習の分野に参入するのを支援することを目的とした教科書リソースです。本書のオンライン版は完成しており、今後も無料でオンラインで提供されます。

著者情報

本書は、深層学習分野のトップエキスパート3名によって共同執筆されました。

• Ian Goodfellow - 生成的敵対ネットワーク（GAN）の発明者、元Google Brain研究員
• Yoshua Bengio - 2018年チューリング賞受賞者、深層学習の三巨頭の一人
• Aaron Courville - モントリオール大学教授、深層学習研究のエキスパート

出版情報

@book{Goodfellow-et-al-2016, 
    title={Deep Learning}, 
    author={Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville}, 
    publisher={MIT Press}, 
    note={\url{http://www.deeplearningbook.org}}, 
    year={2016} 
}

• 出版社: MIT Press
• 出版年: 2016年
• ISBN: 978-0262035613

プロジェクトの特徴

1. 無料オンラインアクセス

• 完全なオンライン版を永久に無料で提供
• ウェブ版はHTML形式で、オンラインでの閲覧が容易
• ブラウザから直接印刷可能（Chromeブラウザ推奨）

2. 権威性と包括性

• 現在、深層学習に関する最も包括的な書籍
• 深層学習の理論的基礎、方法論、実践的応用を網羅
• 世界中の多くの大学で教材として使用

3. 学術規範

• 標準的な学術引用形式を提供
• 完全な数学記号と記号体系を含む
• 学術論文作成用のLaTeXテンプレートファイルを提供

技術特性

内容構造

• 理論基礎: 線形代数、確率論、情報理論などの数学的基礎を網羅
• 機械学習基礎: 従来の機械学習の概念を紹介
• 深層学習コア: ニューラルネットワーク、バックプロパゲーションなどのコア概念を詳細に解説
• 実践応用: 畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークなどの応用を含む

技術実装

• HTML形式でオンライン閲覧を提供
• 数学公式の完全な表示をサポート
• 完全な記号索引と用語集を提供

入手方法

オンライン無料版

• 公式ウェブサイト: https://www.deeplearningbook.org/
• 完全無料、登録不要

紙媒体版

• Amazonなどのプラットフォームで購入可能
• グローバル配送をサポート

学術リソース

• LaTeXテンプレートと記号表のダウンロードを提供
• 学術引用と教育での使用をサポート

コミュニティとサポート

公式チャンネル

• 公式メーリングリスト: deeplearningbook Google Groups
• フィードバックメールアドレス: feedback@deeplearningbook.org

コミュニティ貢献

• エラー修正と練習問題の提案を歓迎
• 既知の問題リストをメンテナンス
• 技術サポートと質問への回答を提供

使用上の提案

対象者

• 機械学習の初心者および実務者
• コンピュータサイエンスおよび関連分野の学生
• 研究者およびエンジニア

学習パス

1. 必要な数学的基礎（線形代数、確率論）を習得する
2. 段階的に機械学習の基礎概念を学習する
3. 深層学習のコア技術を深く学習する
4. 実践的なプロジェクトと組み合わせて理論知識を定着させる

技術要件

• Chromeブラウザを使用して最適な閲覧体験を得ることを推奨
• ある程度の数学とプログラミングの基礎が必要
• 他の実践的なリソースと組み合わせて学習可能

注意事項

• MIT Pressとの契約上の制限により、PDFなどの容易に複製可能な形式の電子版は提供されません
• HTML形式はデジタル著作権保護対策として採用されています
• 小幅な修正のみが行われ、大規模なコンテンツの更新はありません
• 一部のブラウザでは記号の表示に問題が発生する可能性があるため、最新バージョンのブラウザを使用することを推奨