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Deep Learning（Ian Goodfellow et al.）を無料で… さらにレクチャー関連動画・資料付き
この記事では、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA：Japan Deep Learning Association）が提供している認定資格である
・E資格（ディープラーニングを実装する人材・エンジニア向けの資格）
＊ JDLA Deep Learning for ENGINEER
を受験予定の方や、深層学習をはじめとした機械学習分野について学び始めている方が気になるのではないかと思う書籍を取り上げておきます。
敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks: GANs・GAN）
論文名：
Improved Techniques for Training GANs著者：
Tim Salimans, Ian Goodfellow, Wojciech Zaremba, Vicki Cheung, Alec Radford, Xi Chen論文情報：
arXiv:1606.03498 – Submitted on 10 Jun 2016
論文リンク
：https://arxiv.org/abs/1606.03498
PDFページリンク
：https://arxiv.org/pdf/1606.03498.pdf
2020年2月29日利用
Tutorial on Generative adversarial networks – Introduction
（YouTube動画 – ComputerVisionFoundation Videosチャンネル）
公開日：2017年11月
視聴時間：24分53秒
でお馴染みのイアン・J・グッドフェロー（Ian J. Goodfellow）氏 等が執筆している深層学習・機械学習分野の入門書籍
「 Deep Learning – Adaptive Computation and Machine Learning series 」
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
著者：Ian Goodfellow・Yoshua Bengio・Aaron Courville
出版社: The MIT Press
刊行：2016年
は、電子書籍や紙の書籍としても販売されていますが、実は、インターネット上にオンライン版を無料で公開していただいているようです。
オンライン版 – 英語（無料）
：Deep Learning | An MIT Press book – Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
紙の書籍ではなく、電子書籍に慣れている方にとってはありがたいのではないかと思います。
確認時点の情報では、Indexのページを含めると「781ページ」のボリュームです…
これだけの情報を無料で提供してくださるとは、すごい方ですね。
実際に使ってみて感じた難点としては、
「 インターネットの接続環境によっては読み込みが遅いかもしれない 」
といったことでした。実際に購入すると結構な値段はしますので、無料で読めるだけ感謝ですが…
その他にも、
のページでは以下の動画
Deep Learning Chapter 1 Introduction presented by Ian Goodfellow
（YouTube動画 – Alena Kruchkovaチャンネル）
公開日：2017年5月
視聴時間：1時間22分47秒
Ian Goodfellow – Numerical Computation for Deep Learning – AI With The Best Oct 14-15, 2017
（YouTube動画 – With The Bestチャンネル）
公開日：2017年10月
視聴時間：54分15秒
Ch 9: Convolutional Networks
（YouTube動画 – Taro-Shigenori Chibaチャンネル）
公開日：2016年9月
視聴時間：2時間30分57秒
Deep Learning Chapter 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets presented by Ian Goodfellow
（YouTube動画 – Alena Kruchkovaチャンネル）
公開日：2017年8月
視聴時間：1時間29分9秒
をはじめ、講義用のPDF等も無料で公開してくださっているようでした。
無料でここまで… ありがたすぎます。
世界の視点で見てみると、ここまでしていただいている状況ですので、機械学習分野について学び始めたい方にとっては恵まれた時代ですね。
今後、学習を進める過程で、
・知識の整理目的
・機械学習分野の英語に慣れる目的
等で活用してみたいと思います。ざっと、オンライン版を一読してみた感じでは、
・実装に関しては別に学ぶ必要があるかもしれない
という印象を受けました。そのため、この情報だけでは深層学習プログラミングまでは出来ないのではないかと思います。
参考情報として、このサイトでは画像認識（CNN：畳み込みニューラルネットワーク）のチュートリアル・サンプルコード等も公開しています。深層学習の実装に興味のある方がいましたら、学習状況に応じてご活用いただけますと幸いです。以下の記事は、日々の学習の利便性を考え、コンテンツの内容等をPDF化した資料も無料でダウンロード出来るようにしておきました。
MNISTのデータセットで数字画像認識が出来る入門的なサンプルプログラムです
：【コード解説】畳み込みニューラルネットワーク（CNN）サンプルコード – Colaboratory・Keras・MNIST
オリジナルデータセットで自作画像認識AIを作れる応用的なサンプルプログラムです
：【コード解説】自作画像認識AI：Keras・CNN・Pythonオリジナルデータセット対応の機械学習サンプルコード
機械学習について学んでいると
「 知識は増えてきたけど、動かした経験がないのが悩み… 」
「 ネット記事等で公開されているサンプルコードを試したが、動かないので困った… 」
といったことを経験される方も中にはいるのではないかと思います。現在公開中の一連のサンプルコード等が、上記のような悩みを抱えている方の学習の一助になることがありましたら幸いです。
頭で動かすだけでなく、実際にプログラムとして動かせると面白いですよね。
「 Deep Learning 」（Ian Goodfellow et al.）・翻訳本「深層学習」は有料で買えます
オンライン版は無料ですが、紙の書籍や電子書籍は有料で販売されているようです。
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
出版社: The MIT Press
刊行：2016年
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Amazon.co.jpで詳しくみてみる：
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
2018年には日本語の翻訳版も発売されたようです。
日本人ですので、やはり日本語で学べるのはありがたいですよね。
深層学習
監訳等：岩澤 有祐・鈴木 雅大・中山 浩太郎・松尾 豊（監修） 他
出版社：KADOKAWA（アスキードワンゴ）
刊行：2018年
深層学習
Amazon.co.jpで詳しくみてみる：
深層学習
楽天ブックスで詳しくみてみる：
深層学習（Ian Goodfellow）
今後、機会があれば、日本語版も購入しようと思います。
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