深層学習の考え方から丁寧に解説してあり、無理なく理解することができます。順を追ってプログラムを書いていくことで、実装の方法もわかります。プログラミングについては第1章のPython入門で簡単に触れてあり、他の言語を学んだことのある方は入りやすいでしょう。プログラミング自体が初めての方は、ブルーバックスの入門書などを先にやっておくと良いかもしれません。

実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。