strong>本, 涌井 良幸

によって 涌井 良幸

3.8 5つ星のうち33 人の読者

ファイル名 : ディープラーニングがわかる数学入門.pdf

ファイルサイズ : 18.12 MB

内容紹介 ●数学で読み解くディープラーニング! ●AIのしくみがドンドンわかる! 見えてくる! ディープラーニング(深層学習)は、人工知能(AI)分野で活躍したい学生や社会人など、多くの人たちに注目されています。ディープラーニングは、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を新時代へ導いています。一方で、ディープラーニングの学習には数学の知識が必要不可欠です。本書では、豊富な図解と具体例で、ディープラーニングに必要な数学の知識を基本からしっかり学べます。 また、Excelサンプルのダウンロードサービス付きで、ディープラーニングを手軽に体験できます。 【主な内容】 ■1章 ニューラルネットワークの考え方 ■2章 ニューラルネットワークのための数学の基本 ■3章 ニューラルネットワークの最適化 ■4章 ニューラルネットワークと誤差逆伝播法 ■5章 ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク ■付録 出版社からのコメント 本書の訂正・誤植等の情報は、下記のURLでご覧いただくことができます。 http://gihyo.jp/book/2017/978-4-7741-8814-0/support よろしくお願いいたします。 内容（「BOOK」データベースより） 豊富な図解と具体例で、最適な入門書!ディープラーニングに必要な数学の知識を基本からしっかり学べる! 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 涌井/良幸 1950年、東京都生まれ。東京教育大学(現・筑波大学)数学科を卒業後、千葉県立高等学校の教職に就く。教職退職後はライターとして著作活動に専念 涌井/貞美 1952年、東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程修了後、富士通、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

以下は、ディープラーニングがわかる数学入門に関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。