Excelでわかるディープラーニング超入門

［表紙］Excelでわかるディープラーニング超入門

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A5判／208ページ

定価2,068円（本体1,880円＋税10%）

ISBN 978-4-7741-9474-5

電子版

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書籍の概要

この本の概要

本書は，AIに関心はあるがあまり数学が得意でない，多くの社会人や大学生，高校生が持つ「ディープラーニングがどうして動作するの？」という疑問に答える超入門書です。偏微分方程式などの難しい大学レベルの数学抜きに，Excelで見て動かして，ディープラーニングを学べます。図示しやすいパターン認識を題材にし，Excelの確認，数学の復習を織り込みます。数学的に難しいことはExcelに任せるため，計算に自信のない人でも，ディープラーニングを学ぶことができます。本書では，簡単なExcel操作と初等的な数学の知識だけで，ディープラーニングの動作原理を基本から理解できるようになります。

こんな方におすすめ

  • 初めてのAI学習者

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ディープラーニング（深層学習）って何？
近年，人工知能（AI）という言葉がマスコミを騒がせています。そのAIの実現手段のひとつが「ディープラーニング」です。

本書のサンプル

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目次

1章　初めてのディープラーニング

  • §1．畳み込みニューラルネットワークのしくみは簡単
  • §2．AIとディープラーニング

2章　Excelの確認とその応用

  • §1．利用するExcel関数はたったの7個
  • §2．エクセルの参照形式
  • §3．Excelソルバーの使い方
  • §4．回帰分析と最適化問題

3章　ニューロンモデル

  • §1．神経細胞の働き
  • §2．神経細胞の働きを数式表現
  • §3．人工ニューロンと活性化関数
  • §4．ステップ関数からシグモイド関数へ

4章　ニューラルネットワークのしくみ

  • §1．読み物としてのニューラルネットワークのしくみ
  • §2．ニューラルネットワークが手書き文字を識別
  • §3．訓練データの1つからニューラルネットワークの出力を算出
  • §4．正解と出力の誤差
  • §5．ニューラルネットワークの目的関数
  • §6．ニューラルネットワークの最適化
  • §7．最適化されたパラメーターを解釈
  • §8．ニューラルネットワークをテストしよう
  • §9．現実の手書き文字にニューラルネットワークを応用

5章　畳み込みニューラルネットワークのしくみ

  • §1．読み物としての畳み込みニューラルネットワークのしくみ
  • §2．畳み込みニューラルネットワークが手書き数字を識別
  • §3．畳み込みニューラルネットワークの入力層
  • §4．畳み込みニューラルネットワークを特徴づける畳み込み層
  • §5．畳み込みニューラルネットワークのプーリング層
  • §6．畳み込みニューラルネットワークの出力層
  • §7．正解と出力の誤差
  • §8．畳み込みニューラルネットワークの目的関数
  • §9．畳み込みニューラルネットワークの最適化
  • §10．最適化されたパラメーターを解釈
  • §11．畳み込みニューラルネットワークをテストしよう
  • §12．パラメーターに負を許容すると
  • §13．隠れ層の活性化関数を変更
  • 付録A．訓練データ(1)
  • 付録B．訓練データ(2)
  • 付録C．ソルバーのインストール法
  • 付録D．パターンの類似度を数式表現