2016年11月06日
AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ
キーワード
：ゼロから作るDeep Learning レビュー
AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ（一覧）
１．「 ゼロから作るDeep Learning 」（斎藤 康毅著）について
２．「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
ー 「 Anaconda 」をインストール後に、Pythonを実行する方法とは？
ー 「 Spyder 」のエディタ表示画面の日本語化の方法とは？
ー 「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法とは？
ー 「 Spyder 」で画像の表示方法とは？
ー 「 Spyder 」でサンプルファイルをインポート（import）する方法とは？
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人工知能（Artificial Intelligence）の話題や、研究に関心のある方にとって、最近何かと耳にする機会の増えている
「 Deep Learning 」（ディープラーニング：深層学習）
ではありますが、
「 AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ 」
の何れかの記事が、Deep Learningという名のブラックボックスに関して、学び始めたいAI初学者の方の、参考になることがありましたら幸いです。
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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
斎藤 康毅（著）2016年9月刊行 出版社： オライリー・ジャパン
Amazon.co.jpのショッピングサイトを
2016年11月6日確認時点の情報では、
「 ゼロから作るDeep Learning
：Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 」
のカスタマーレビュー（口コミ・感想・評判・評価）
も投稿されているようでした。
PythonでDeep Learningの基礎を学び始めたい方や
関心のある方は確認してみてください。
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Pythonプログラミングなどに関心のある方は、
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Python関連の講座をチェックしてみてください。
例えば
以下のような講座もありますよ。
Python初学者に
：Python3の入門オンライン講座
Pythonでデータサイエンス
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プログラミングなどを
学びたい方にとって
こういった講座は
ありがたいですね。
▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ：一覧へ
「 ゼロから作るDeep Learning 」（斎藤 康毅著）について
このウェブサイトでは、
：独学プログラマーのためのAI（人工知能・無能）プログラム入門講座
などのコンテンツで
人工知能に関連する書籍の書評として、
：書評. （斎藤 康毅著）ゼロから作るDeep Learning：Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
の記事を書かせていただきました。
人工知能に関心のある方にとって、
上記の書籍に関心のある方も
多いようであることや、
個人的にも、
「 Deep Learning 」
についての
基礎的な事柄を学び始める上で
良書ではないかと思いましたので、
「 ゼロから作るDeep Learning
：Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 」
の書籍で、
学ぶ上で、
プログラミング初学者の方が
躓（つまず）く可能性がありそうな事を
自分なりにまとめておこうと思いますので
今後のこの記事の作成状況に応じて
ご活用していただけることがありましたら
嬉しいと思います。
▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ：一覧へ
「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Anaconda 」をインストール後に、Pythonを実行する方法とは？
「 Anaconda 」をインストール後に、Pythonを実行する方法とは？
「 ゼロから作るDeep Learning 」
の書籍では、
Python（パイソン）のバージョン3系で
コードの解説が進められています。
Pythonで一度でもプログラミングをしてみた方なら
ご存知の方も多いのではないかと思いますが、
Pythonの実行環境というと、
・ Python公式サイトから提供されているIDLE環境
＊ Integrated Development Environment
：統合開発環境
・ IBMによる開発のEclipse（イクリプス・エクリプス）
・ ジェットブレインズ（JetBrains）による開発のPyCharm（パイチャーム）
などと、
様々な環境を思い浮かべる方も
いるかもしれませんね。
すでに、
「 ゼロから作るDeep Learning 」
を購入されて、
書籍を読み進めている方は
ご存知と思いますが、
この書籍では、
・ NumPy：数値計算ライブラリ
・ Matplotlib：グラフ描画ライブラリ
などのライブラリを利用して、
「 Deep Learning 」
を実装していく構成になっています。
ライブラリと聴くと、
「 どうやって使ったらいいの？ 」
「 自分のプログラミング能力で
対応できるのだろうか？ 」
などと心配になる方も
いるのではないかと思いますが、
この書籍では、
必要となるライブラリなどが
まとめて使えるようになっている
「 Anaconda 」（アナコンダ）
＊ macOS・Windows・Linux対応
というディストリビューション（パッケージ）の
利用を推奨されています。
この書籍を購入しサンプルコードを
実装する練習を始める際に
自分も早速
「 Anaconda 」
＊ 2016年11月6日確認時点のバージョンは、
「 Anaconda 4.2.0：Python 3.5 version 」
＊ この書籍の初版第1刷の書籍内の
「 第1章 Python入門 4ページ 」
のところにサイトのアドレスも掲載されています。
を公式サイトからダウンロードして、
パソコンにインストールして
Pythonでプログラミングをしてみていますが、
便利ですね。
ただ、
あまり
「 Anaconda 」
のような
ディストリビューションや、
プログラミング環境などに慣れていない方にとっては、
インストールして、起動してみたものの
そこから先がわからない・・・・
とお困りの方もいるのかもしれませんね。
Pythonを始める方法の例としては、
「 Anaconda-Nabvigator 」
＊ Anaconda-Nabvigator BETA
を起動後の
「 Home 」
（Spyderのアプリの「 Launch 」をクリック）
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
で、
いくつかアプリケーション（Application）が
選択できる中の
「 Spyder 」（スパイダー）
のアプリケーションの枠内にある
「 Launch 」
＊ launch：開始
のボタンをクリックすると、
「 Spyder 」
のアプリケーションが起動するのではないかと思います。
これで、
「 ゼロから作るDeep Learning 」
のサンプルコードを実行するための
環境が整いました。
まだ、
サンプルコードを
Github.comから
＊ この書籍の初版第1刷の書籍内の
「 まえがき：ⅶ 」
のところにサンプルコードのダウンロード先が
掲載されていると思います。
ダウンロードしていない方は
ダウンロードして
始めてみましょう。
▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ：一覧へ
「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」のエディタ表示画面の日本語化の方法とは？
「 Spyder 」のエディタ表示画面の日本語化の方法とは？
「 Spyder 」（スパイダー）
は、
初期の設定では、
エディタの表示画面は
英語表記ですが、
日本語化もできるようですので
簡単に方法をまとめておきますね。
上部ツールバーメニュー内の
「 Tools → Preferences 」
を選択後に表示されるウィンドウで
「 General → Advanced Setting
→ General：Language - 日本語 」
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
に設定し、
「 OK 」
ボタンをクリックし、
再起動を選択すると、
日本語表記の表示画面に
設定できると思います。
プログラミングの開発環境に
慣れていない方にとっては、
日本語で表示できるところは
日本語で表示してもらえると
ありがたいですね。
ちなみに、
英語表記に戻すためには、
上部ツールバーメニュー内の
「 python → 設定... 」
を選択後に表示されるウィンドウで
「 一般 → 詳細設定 → 一般：言語 - English 」
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
に設定し
「 OK 」
ボタンをクリックし、
再起動を選択すると、
再び英語表記の表示画面に
戻ると思います。
日本語で
開発環境の使い方に慣れてきたら
英語表記に戻して
英語とプログラミングの勉強を
してみるのもいいですね。
▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ：一覧へ
「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法とは？
「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法とは？
「 Anaconda 」をインストール後に、Pythonのコード記述・実行する方法とは？Spyder編（動画）
＊ 動画でも、Hello, worldプログラミングの手順をまとめてみましたので
記事の文章では、分かりにくい方がいましたら参考にしてみてください。
[ その１ ]
：エディタにプログラミングコードを入力し、「
︎：ファイルを実行 」
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
１－①：エディタの領域（上の画像では左側のエリア：temp.py*）に
「 print("Hello, world") 」と半角英数でコード入力します。
１－②：「
︎：ファイルを実行 」をクリックします。
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
１－③：IPythonコンソール（上の画像では右下のエリア）に
「 Hello, world 」と出力されました。
[ その２ ]
：Python consoleにプログラミングコードを入力し、「 enter（return）キー 」を押して出力する。
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
２－①：Python console（上の画像では右下のエリア内）を選択します。
２－②：「 ＞＞＞ 」のところに、
「 print("Hello, world") 」と半角英数でコード入力します。
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
２－③：「 enter（return）キー 」を押すと
「 Hello, world 」と出力されました。
[ その３ ]
：IPython コンソールにプログラミングコードを入力し、「 enter（return）キー 」を押して出力する。
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
３－①：IPython コンソール（上の画像では右下のエリア内）を選択します。
３－②：「 ： 」のところに、
「 print("Hello, world") 」と半角英数でコード入力します。
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
３－③：「 enter（return）キー 」を押すと
「 Hello, world 」と出力されました。
上記のように、
色々な方法があるようですね。
▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ：一覧へ
「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」で画像の表示方法とは？
「 Spyder 」で画像の表示方法とは？
「 Spyder：Python 」で画像の表示方法とは？（動画）
＊ 動画でも、サンプルの画像を読み込んで、
画像を表示するための手順をまとめてみましたので
記事の文章では、分かりにくい方がいましたら参考にしてみてください。
今回は、
「 ゼロから作るDeep Learning 」
のサンプルのソースコードがまとめられている
「
deep-learning-from-scratch-master」
のフォルダを
デスクトップ上に保存してある状態から
解説していきます。
サンプルをデスクトップ上に保存した状態
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
手入力で自分でPythonコードを記述してみても
上手く画像ファイルを出力できないことを
経験される方もいるのではないかと思います。
「 Spyder 」
のアプリケーションを起動した状態で、
「
deep-learning-from-scratch-master」
内に保存されている
サンプル画像を開く方法の一例として、
「 Spyder 」
のウィンドウ上の
右上の部分のエリア（初期状態では「ヘルプ」）
で選択できる、
「 ファイルエクスプローラー 」
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
① ファイルエクスプローラーを選択
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
② Desktop（デスクトップ）の「
︎ 」をクリックを選択して、
画像を出力するサンプルファイル（例：「ch1フォルダ」内の「img_show.py」）
をダブルクリックすると
「 Spyder 」
の左側のエリアのエディタ上に
サンプルファイル内のソースコードが
表示されるのではないかと思います。
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
③「 Desktop ＞ deep-learning-from-scratch-master ＞ ch01 」まで開き
「 img_show.py 」をダブルクリックします。
④「 img_show.py 」が左側のエディタのエリアに表示されました。
この状態で、
「
︎：ファイルを実行 」をクリックすると
「
deep-learning-from-scratch-master」
内にある
サンプル画像が表示できるのではないかと思います。
＊ 画像はクリックすると拡大されます。
⑤ 必要に応じて、「 temp.py* 」のファイルを「 × 」をクリックして削除し、
「
︎：ファイルを実行 」をクリックします。⑥ 右下のエリア（IPythonコンソール）にサンプル画像が表示されると思います。
▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ：一覧へ
「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」でサンプルファイルをインポート（import）する方法とは？
「 Spyder 」でサンプルファイルをインポート（import）する方法とは？
「 ゼロから作るDeep Learning 」
のサンプルのソースコードがまとめられている
「
deep-learning-from-scratch-master」
を
「 Spyder 」
に取り込む方法は、
：「 Spyder 」で画像の表示方法とは？
のところに、一連の手順を解説しておきましたので、
参考にしてみてください。
新たに自分でPythonプログラミングの
ファイルを作成し自分の手入力で
一から作る場合は、
サンプルコードの
「
ch02：xor_gate.py」
＊ XORゲートの実装
の所で
躓かれている方もいるかもしれませんね。
：「 Spyder 」で画像の表示方法とは？
では、
サンプルファイルを
「 Spyder 」
上に取り込んで
プログラムを実行しています。
サンプルファイルを実行してみたい方は、
試してみてください。
▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ：一覧へ
いかがでしたでしょうか？
今回取り上げさせていただいた情報を元に
とりあえず
サンプルコードを実行できる状態に
なられた方は
いましたか？
Perceptron（パーセプトロン）、
Neural Network（ニューラルネットワーク）、
Deep Learning（ディープラーニング）の基本を
学び始めるきっかけに
今回の記事がお役に立てることがありましたら
幸いです。
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活用していただけることがあれば幸いです。
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