人気のディープラーニング講座が書籍化！『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』

　プログラミング学習サービスのAidemyで人気の講座「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」が書籍化、翔泳社から『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』として10月22日に発売となりました。関心が高まる一方の深層学習の基本を学びたい方にお勧めです。

『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』は、プログラミング学習サービスのAidemyで人気の講座をベースにした、機械学習の中でも注目を集める深層学習の基礎を学べる1冊です。

　本書はこれから深層学習の開発に携わりたい方、あるいは最近取り組み始めた方が、その基礎をひととおり習得できる構成になっています。使用言語はもはや機械学習の定番となったPython。Pythonに馴染みがない方でも、基本的な文法から説明しているので、何かしらプログラミング言語を使い慣れていれば読み進めていけるでしょう。

　また、中盤からは様々なグラフを用いてデータを可視化する、CSVのデータを読み込む、画像データの前処理を行うなど、深層学習の根幹となるデータの扱い方について説明。終盤でいよいよ深層学習の基礎、そして畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像認識を行う方法を解説します。

　特典としてAidemyの動画講座が割引になるクーポン付きですので、本書を横に置いて講座を試してみるのもいいかもしれません。まずはぜひ、深層学習を体験してみてください。

目次

第1章 深層学習概論
第2章 深層学習の流れ
第3章 性能評価指標
第4章 Pythonの基礎
第5章 Pythonの基本文法
第6章 関数の基礎
第7章 NuｍPy
第8章 Pandasの基礎
第9章 Pandasの応用
第10章 データ可視化のための準備
第11章 matplotlibの使い方
第12章 様々なグラフを作る
第13章 lambdaやmapなどの便利なPython記法
第14章 DataFrameを用いたデータクレンジング
第15章 OpenCVの利用と画像データの前処理
第16章 教師あり学習（分類）の基礎
第17章 ハイパーパラメーターとチューニング（1）
第18章 ハイパーパラメーターとチューニング（2）
第19章 深層学習の実践
第20章 深層学習のチューニング
第21章 CNNを用いた画像認識の基礎
第22章 CNNを用いた画像認識の応用

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Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
機械学習の基本から深層学習まで

著者：株式会社アイデミー 石川聡彦
発売日：2018年10月22日（月）
価格：3,456円（税込）

本書について

本書はアイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！』の書籍化企画です。Pythonの基本から、機械学習の基本、ニューラルネットワーク、そして深層学習について、わかりやすく解説します。