どうも、カタミチです。
さーて、G検定も終わったので、次にじっくり取り組む対象を何にしようかなーと考えたのですが、そろそろPythonを使って手を動かしたほうが良かろうと思いました。2ヶ月以上機械学習の勉強やっててPythonを一切触ってなかったってのも、逆にすごくないですか？（いや、すごくない）
で、テキストとして選んだのがこれ。「ゼロから作るDeep Learning」です。
初版1刷が2016年ということで、5年以上前の本ですね。実は私、この本を発売された当初の2016年に買ってたんですが、5年間、本棚で眠っていました。（眠りすぎ）
で、流石に今から勉強するには古いかなー、とも思ったんですが、割とロングセラーになってるみたいですし、何より、高かった（税込みで3,740円）から読まないともったいない！（貧乏根性）
ちなみに、税別3,400円なんですが、買った当時はまだ消費税が8％だったので、税込みで3,672円で買えました。ちょっと安かったです！（何アピールなのか）
ぱっと見、電子書籍版は無いですね。オライリー本って電子版出さない感じでしたっけ？電子のほうが勉強しやすいんだけどなぁ、と思うものの、まぁ既に紙の本が手元にあるから関係ないか（ふむ）。
目次
さて、とりあえず目次見てみましょう。こんな感じ。
まえがき
1章 Python入門
2章 パーセプトロン
3章 ニューラルネットワーク
4章 ニューラルネットワークの学習
5章 誤差逆伝播法
6章 学習に関するテクニック
7章 畳み込みニューラルネットワーク
8章 ディープラーニング
付録A Softmax-with-Lossレイヤの計算グラフ
参考文献
おー、当時は目次見ただけではまったくイメージが付きませんでしたが、G検定の勉強を経た今見たら、各章のタイトルだけで、だいたいどんなことが書かれているかのイメージはつきます。
概念的に勉強してきたことを、Pythonを使ってなぞることで理解が深まる…という感じになりますかねー。「畳み込みニューラルネットワーク」をきちんと理解したいと思っていたところなので、ちょうどいい本なのかもしれません。
ということで
今回は特に試験の日付があったりするものでは無いので、マイペースに進めていきますかねー。さてさて、何が待ち受けてるのかなー。
ではまた。
