kVCX0EYVcBH9ptRT13nQvpQJSPy4DLfx kVCX0EYVcBH9ptRT13nQvpQJSPy4DLfx 93affb51caf384894420b07481fec040
![美しいもの・美しいもの](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ad949b5f6c7539bc88766f463dc50f82cde23e3e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-public.comici.jp%2Farticlevisual%2F428191%2Fdefault%2F20240328131702768A0BD46C12170247E8D58D418444A17DC.png)
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識/自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く