MIT Press の Deep Learning 本が公開中

現在、機械学習や深層学習に関する本が非常にたくさん出ている。
どうせ出ているのなら、世界で一番良さそうな教科書的な本はないものかちょっと考えてみた。
今、世界の有名大学が、これらの授業を公開していて、誰でも好きなだけ勉強できる状況にある。
人工知能系の講義ビデオなどについては、別の機会に紹介する。

そんな情報の渦中をさまよっていたら、MIT Press の　Deep Learning の本のサイトが見つかった。

著者は、Ian Goodfellow（モントリオール大->Google->OpenAI）, Yoshua Bengio(モントリオール大) and Aaron Courville（モントリオール大）ということで、この分野ではモントリオール大、トロント大などカナダが有力である。

この本のサイト、とてもショボイ感じなのだけれど、MIT Press がそんないい加減な本を出すとも思えないと思ってみていくと、800ページもある本になっていて、ほとんど仕上がっているように見える。
Deep Learingで必要となる線型代数、統計学についての説明もあり、学部、院の両方を対象としたDeep Learningの入門書のようだ。

既に、amazonでも予告がされており、それによると、2016年12月9日に発売である。
ハードカバーで$80とある。日本で入手すると、約1万円の本だろう。
これだけ書きあがっていれば、もっと早く出せると思うのだが、表紙などはこれから作るということだろうか。

でも、この本、ネットで読むと、全部無料で読めてしまう。
それも、紙の本が出る前に読めてしまう。
日本語訳が出るかも知れないが、それは早くても2017年であろう。

最後に一言、肝心なことを書いておこうと思う。
この本、Deep Learningの入門書であるのだが、プログラムは全然出てこない。
あくまでも理論的な基礎をきちんと学ぶための本である。
色々プログラムを弄ろうと思っているタイプの人の期待には応えない。