「ゼロから作るDeep learning」と続編である「ゼロから作るDeep learning 2 自然言語編」を読了しました。先にAVILENのE資格講座を受講していたので、そこで理解しきれなかった部分を補完するような形となりました。ただし読み飛ばしはしておらず、全編を頭から読んでいます。
本書はゼロから作るということでコーディングを前提にした構成になっています。先の講座内のコーディング演習がわりと本書を参考にしたと思われる内容が多く、既視感がありました。一方で講座内では深く触れていない部分もありますので、それらは新鮮でした。Pythonについては、基本的な文法やライブラリの使い方を把握していれば何となく理解できるかと思います。ただ多次元配列が多く登場するので、その辺のイメージを持つのに慣れが必要です。
自然言語編では、講座であまり理解できていなかったLTSM周りについて、本書で理解が進みました。忘れるためのゲート機構など、それぞれの機能毎に学習で更新される重みがあるのですね。
ライブラリを駆使すれば、中の詳しい仕組みを知らなくてもDeep learningの活用はできると思いますが、中身を知っていた方が気付けることも多いです。今後ますますAIの社会実装が進む中で、本書の内容は教養として持っておきたいと感じました。レベル感としましては、ITエンジニアでしたら分野を問わず、読み進められるかと思います。