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

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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。

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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