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[教えあいSlack付き]秒速DEEP LEARNING -Colaboratoryで入門〜応用ひとっ飛び-

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「ギフトとして贈る」とは

[教えあいSlack付き]秒速DEEP LEARNING -Colaboratoryで入門〜応用ひとっ飛び-

🎊ありがとうございます! 紙書籍/PDFあわせて累計1000部を超えました🎊 こちらの内容を含め、2019年5月に図解速習DEEP LEARNING https://amzn.to/2J0QNGF を商業出版しました。 https://qiita.com/tomo_makes/items/cd036e2444a938416316 でも、その一部内容をご覧いただけます。 ★★本書のテーマ★★ 今日最新の人工知能/ データ分析のできる/できないを実際に動かして理解する ★★★★★★★★★★ 1,000円/表紙込140ページ(v.1.2)。学ぶ前の地図、数値/画像/音声/言語等のトレンド、20のハンズオン。深層学習/データ分析/人工知能... が体でわかる?!仕立てです。教えあいslackも、大きなdataset取扱い方法など賑わい始めてます😊

改版履歴

v.1.0 2018/10/08 初版 v.1.1 2018/10/20 誤記訂正、あとがき追加等 v.1.2.1 2019/04/16 リンク先サイト(seedbank)変更に伴う10-13章のリンク切れを修正等

試し読み公開!

無料で下記30ページ超をお読みいただけます。・はじめに、第1章のすべて・第2章から第14章の冒頭

いただいた感想

「この本を読めばサブタイトルに偽りなく、ひとっ飛びで最初に山の頂上へ連れていってくれます！そして、道に迷はないように地図を用意してくれています。勉強方法の題材には”機械学習”を使っていますが、色んな分野に応用できる勉強方法を教えてくれるので、第Ⅰ部だけでも読む価値があります。」 (理系応援ブログ「はやぶさの技術ノート」さん: https://cpp-learning.com/deep_learning_colaboratory/ ) 「何故機械学習をやるのか〜colabで無料で実践の流れよかったです！今注目のGANや，音，文章の時系列モデル＋強化学習まであるとは。機械学習のおすすめ本を聞かれることもあり今まではゼロから作る〜をおすすめしてましたが、初学者には本書の方が向いている場面もあるなと。辞書的に置いとくのも良いです。」「文中にある絵が味わい深く、deeplearningの潮流追いたいけど変わりすぎぃ！って思っていた私でも、要点を抑えた説明で全部わからないまでも雰囲気でわかった気分を味わえました。キャッチアップの方法（ここをみとけ）などフォローも手厚い内容です。」からあげ氏の「手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル」 https://karaage.hatenadiary.jp/entry/2018/10/29/073000 記事中でもレビューをいただいています。

本の内容

“子供に野球を教えるのに、ボールの縫い目のデザインからは教えない。フィールドに連れていったら「ボールを投げるから打って」「ほら、打ったら走るんだ。それが野球だよ」とやる。深層学習を学ぶときも、同じです。” - ジェレミー=ハワード(fast.ai) 「秒速 DEEP LEARNING」は、Colaboratoryという無料GPUクラウドを使い、とりあえず動かしてみることから、数式に挫折せず、自分のやりたい最新トレンドまでたどり着きたい独習者にピッタリのチュートリアルです。Qiita 15万PV、1700いいね超の記事の再構成にとどまらず、倍以上の加筆、最新へアップデートしました。

対象読者

こんな悩みを持っている方: ・人工知能/深層学習で、今日、数年後何がどこまでできるのか、色々な人、メディアで言っていることが違い、全体像が掴めない・自分で「理論や数式からを一から学ぶ」のはハードルも高い・ハンズオンで試すも環境構築で行き詰まった・手書き数字認識、画像分類とお決まりのものは多いが、その先となると情報がない・そもそも手元のGPUがないと、やれることが限られる・データ分析コンペに出てみたいが、どこから手をつけていいかわからない・最先端の論文がオープンアクセスとはいえ、技術、英語両面で現実的でない

この本で得られるもの

環境構築不要、ブラウザで誰でもつかえるGoogle Colaboratoryをベースに、下記を紹介します。・最新の論文/学会や各社発表を事実ベースでかみくだき紹介・最新情報のキャッチアップ方法・コーディングなくブラウザで動かせる、画像/映像、音声/音楽、自然言語などの20のチュートリアル・画像分類コンペ実録（ゼロから学び、入賞するに至る事例）・直感的図解、解説

なぜ書いたの

　筆者は、数年来分析コンペ、MOOCs、書籍で独学を進めた一介のMachine Learning Enthusiastです。だんだん断片的な知識や経験の点と点がつながり、線として見え始めました。チュートリアルの再現のみから、Arxivや学会論文の注目点が掴め始めるまで。振り返り「こんな資料がまとまってたら嬉しかったな」「理解がよりはやく進んだのでは」と感じた内容を、棚卸しを兼ねてまとめました。同じ道を辿る人が、ショートカットする助けとなれば幸いです。

教えあいSlack開始!

実験的に立ち上げたご購入者向け教えあいSlackを、 Colaboratoryに関する情報交換Slack https://join.slack.com/t/colab-jp/shared_invite/enQtNTcxNzAzMzM5OTg2LWNjYzA2YjE1MDFkZmUyNWRkZGY2YzQ1OGUxZGNiYjMxNmQ5ZjRiMzk0NzVlMWMwZmVkODRkMWU0MTdkY2NkNTI として継続運用しています。リンクより、登録・ご参加ください。