直感 Deep Learning

直感 Deep Learning｜オライリー・ジャパン

Kerasによるネットワークから、CNN、GAN、WaveNet、単語表現、RNN、ゲームへの適用までを扱う書籍。

PythonとKerasを使い、画像認識、GAN、単語表現、系列処理、ゲームでの学習などの実装を扱います。出版社はコードと図を中心とする説明、翻訳版サンプルを案内しています。2018年のAPIと現在の環境を区別して読むための紹介です。

書誌・著者・翻訳：Antonio Gulli、Sujit Pal　著、大串正矢、久保隆宏、中山光樹　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118260/

書誌・発行日と分量：2018-08-11発行 / 336ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118260/

書誌・ISBN：978-4-87311-826-0／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118260/

学習内容・扱うテーマ：Keras / ニューラルネットワーク / 音声／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118260/

書誌・原書：Deep Learning with Keras／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118260/

学習内容・構成と学習範囲：Kerasによる画像認識・GAN・単語表現・系列処理・ゲームの実装／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118260/

対象：ニューラルネットワークとPythonの基礎があり、異なる題材のモデル構成をコードで確かめたい読者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「直感 Deep Learning — 書誌・目次」／公開・更新情報：2018-08-11／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118260/

短いモデル実装でも、入力・出力・損失が合っているか確かめたい

編集部の整理 · 2026-09-15

同じライブラリを使っても、画像分類と文章生成では入力の形や出力の意味が変わります。本書から一つの題材を選び、層の名前を覚える前に、データ一件がどの形へ変わるかを表にします。モデルを変更するときも、教師データと損失の対応が保たれるかを確認します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 一つの題材と実行環境を選ぶ：入力の形式、教師データ、必要な計算資源を確認します。書中の版を再現するか現行版へ移すかを先に決めます。

2. 層ごとの形と出力の意味を書く：バッチ、画像の縦横、系列長など各次元を説明します。出力が確率、数値、次の記号のどれなのかを明記します。

3. 構成を一か所だけ変えて見る：層の数や設定を変える際は、同じ入力と評価条件を使います。形の不一致と、学習しても改善しない問題を分けます。

本書のKeras・TensorFlowの記述は発行時点のものです。現在の推奨構成や製品性能を示す紹介ではありません。全サンプルを当社が実行した評価ではありません。