ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ本書は、ディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。【本書の内容】Chapter1「ディープラーニング概論」Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」Chapter3「ニューラルネットワーク」Chapter4「誤差逆伝播」Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」Chapter6「学習の最適化と過学習」Chapter7「事前学習」Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」Chapter9「再帰型ニューラルネットワーク」本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。