オライリー・ジャパン社の「ゼロから作るDeepLearning」を読んでみました。今回は、この本で得られたこと、いいところと悪いところ、おすすめ対象者など、まとめていこうと思います！
正直、めちゃくちゃおすすめです。ある程度数学がわかる人でしたら、DeepLearningに関して無知な状態から、その仕組みがわかる程度まで成長できます。
その名の通り、ゼロからDeepLearningの仕組みを作っていく
この本はDeepLearningの仕組みを理解するため、ゼロからDeeplearningのシステムを作っていきます。
ゼロからっていうのは、scikit-learnなどのライブラリ（仕組みがわからなくてもDeepLearningを簡単に作れるために、いい感じの部品が集まったようなもの）に頼らず、本当にゼロからプログラムを書いていく、ということです。
作っていく、というのは最高のアウトプットですので、確実に知識が身につきます。
この本の目的は、
Deep Learningの知識が無知→Deep Learningの仕組みがわかり、読みながら実装できる
ことです。
僕はDeepLearningに関しての知識が皆無の状態から、実際にゼロから手書き文字判定システムを作ってみることができました。
コードを書いて、根本からしっかりと理解できるめちゃくちゃいい本です。
必要な事前知識は？どんな人向け？
まずは、必要な事前知識についてです。
前提として、
- 線形代数学
- 微分積分学
- Pythonの基礎
を知っている必要があります。
僕はPythonの勉強を３ヶ月くらいやってから読み始めたのですが、プログラミングの勉強を始めたばっかりで読むと、コードがわからなくて大変だと思います汗
プログラミングがわからなくても、数学がわかれば基本的なDeepLearningの仕組みは理解できます。しかし、この本の目的である、DeepLearningを作って覚える、を実現するには、ある程度のPythonの理解は必要でしょう。
Pythonの勉強法に関しましてはこちらで詳しく解説しております！
また、正直Python以上に数学の方が重要です。
Deep Learningの中身はもちろん数式ですので、この本でもかなり数式での解説があります。
高度ではないのですが、微積分、線形代数学の基礎が理解できていないと苦しむでしょう。
微積分、線形代数学はこちらの書籍で勉強しましょう。
まとめ：Python、数学の基本がわかれば、最高の入門書
プログラミング、数学共に無知で挑むのは結構厳しいと思いますが、両方とも少しかじっている程度でしたら、普通に読み進められると思います。
この本を読み終えるとAIの中身がわかった気がして、とっても面白いですよ！