丁寧な解説で、機械学習やPythonの予備知識がなくてもDeep Learningの基本的なことが理解できたような気がします。だだし、Pythonの実行環境のインストールや使い方、本書で使うサンプルデータの入手方法については最小限の説明しかないので、パソコンとインターネットとプログラミングの経験はある程度必要だと思います。

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。