まずは、この１冊からはじめよう！　ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。・カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できます。・ＣａｆｆｅやＰｙｌｅａｒｎ２などの主要ツールのインストール方法や活用事例を紹介しています。・新たなツールとして最も注目されているＣｈａｉｎｅｒやＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのインストール方法や活用事例も紹介しています。＜主な目次＞　第１章　序論　ディープラーニングとは／注目のきっかけ／なぜディープラーニングなのか／何がディープラーニングなのか　第２章　ニューラルネットワーク　ニューラルネットワークの歴史／マカロック｛ピッツの素子モデル／パーセプトロン／多層パーセプトロン／誤差逆伝播法／誤差関数と活性化関数／尤度関数／確率的勾配降下法／学習係数　第３章　畳み込みニューラルネットワーク　畳み込みニューラルネットワークの構成／畳み込み層／プーリング層／全結合層／出力層／ネットワークの学習方法　第４章　制約ボルツマンマシン　ホップフィールドネットワーク／ボルツマンマシン／制約ボルツマンマシン／コントラスティブ・ダイバージェンス／ディープ・ビリーフ・ネットワーク　第５章　オートエンコーダ　オートエンコーダ／デノイジング・オートエンコーダ／スパース・オートエンコーダ／スタックド・オートエンコーダ／事前学習への利用　第６章　汎化性能を向上させる方法　学習サンプル／前処理／活性化関数／ドロップアウト／ドロップコネクト　第７章　ディープラーニングのツール　ディープラーニングの開発環境／Ｔｈｅａｎｏ／Ｐｙｌｅａｒｎ２／Ｃａｆｆｅ／ＤＩＧＩＴＳ／Ｃｈａｉｎｅｒ／ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　第８章　ディープラーニングの現在・未来　ディープラーニングの実用事例／ディープラーニングの先に