丸山弘詩マイナビ出版3,590円+税ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ!本書はディープラーニング(深層学習)のベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。概要サンプルリンク用タグ関連サイト本書の関連ページが用意されています。本書は、ディープラーニング(深層学習)の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。【本書の内容】Chapter1......ディープラーニングの概要と、ニューラルネットワーク構築時に最低限必要なC++プログラミングの知識をまとめる。Chapter2......並列プログラミングの知識や行列演算を解説。Chapter3......パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークの最小単位となるユニット、パーセプトロンを重ねたニューラルネットワークの基本形である層状パーセプトロン(MLP)を説明。Chapter4......ニューラルネットワークのパラメーター学習方法である誤差逆伝播法を解説。Chapter5......多層パーセプトロンを用いた手書き数字の画像認識を、実際にコーディングしながら動かすことで、ディープラーニングを体験。ニューラルネットワークの基礎が詰まったベーシックな分類モデルを構築し、処理全体の流れを把握する。Chapter6......機械学習全般で発生する過学習をニューラルネットワークで抑えるテクニックを紹介。本章以降からはディープラーニングの範疇となる。Chapter7......ディープラーニングがブレイクするきっかけとなったオートエンコーダーを解説。Chapter8......ディープラーニングの花形といわれる畳み込みニューラルネットワークを解説。画像認識で利用され、近年めざましい成果をあげている。分野で、近年のAIの大きな進化の推進役となる。本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。機械学習をベースとしたプロダクト開発に従事し、コンテンツレコメンデーションエンジンWisteriaなど、自社サービスの開発指揮を執っている。2000年エキサイト株式会社入社後、Web検索エンジンの開発運用に携わり、インフラ責任者やアプリケーション開発責任者として活躍。2008年にWebサイトの受託開発、モバイル向けアプリケーションやゲームを開発・運用会社を設立。2013年にはビッグデータ解析を核とするスタートアップ企業にジョインし、ソーシャルメディア上のデータ解析および株価分析などを担当。2015年以降はエキサイト株式会社に戻り現職に至る。