2016年刊『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門』を短く要点整理。向いている読者・注意点（TF1系）・2025年の読み替え（TF2/Keras/Colab）まで実体験ベースで補足します。
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説
TensorFlowはじめました 実践！最新Googleマシンラーニング
Q1. この本は2025年でも役立ちますか？
A. 概念理解（とくにCNNの基礎）には有効です。コードはTF1系なので、実装はTF2/Kerasに読み替えてください。
Q2. どんな読者に向いていますか？
A. Python/Numpyの基礎があり、数式（微積・線形代数）が苦手ではない初中級者に向きます。完全初心者はTF2/Keras対応の入門書も併読を。
Q3. まずどの章から読むべき？
A. 畳み込み・プーリング・活性化関数などのCNN基礎が最優先。古いAPIの詳細は概念だけ把握し、実装は現行のKerasに置換でOKです。
Q4. どの部分が時代遅れですか？
A. Session/Placeholder、低レベルAPI中心の書き方、Estimator前提などは現行では非推奨。tf.keras と GradientTapeで置き換えます。
Q5. TF2/Kerasへの置換ポイントは？
A. tf.keras.layersでモデルを構築し、Model.fit()やtf.GradientTapeを使用。手動セッション管理は不要、Eager実行が前提です。
Q6. 実行環境はどうすればよい？
A. まずはGoogle Colabが簡単です。ローカルはpython -m venv→pip install tensorflowの順で最小構成から。
Q7. つまずきやすい所は？
A. テンソル形状（NHWC）とブロードキャスト、学習率設定、前処理（正規化・シャッフル・分割）。まずは小さなバッチ・短いエポックで動作確認を。
Q8. 併読におすすめは？
A. TensorFlow/Kerasの公式ガイドと、CNNの直観を掴むためのMNIST/CIFAR系チュートリアル。本書で概念→公式で現代実装の二段構えが効率的です。
Q9. 学習の目安時間は？
A. 通読は各章1–2時間、実装追試で**+2–4時間**。まずは1章ぶんを週末で完走し、翌週にKerasでリライトが定着しやすいです。
