高校数学からはじめるディープラーニング
概要
高校数学からはじめるディープラーニング

感想など
自分で試して肝を習得 竹内薫氏が選ぶ3冊 高校数学からはじめるディープラーニング 金丸隆志著
書評を頂きました。ありがとうございます。

mkamimuraさん「高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ - 使いながら高校数学を復習」
発売後初めて頂いた感想です。ありがとうございます。

【竹内薫さんから★5つ!】竹内さんが日経新聞書評欄で「オススメの一冊」と絶賛!『高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ』(https://t.co/qy1i42PJqg)。PCを使った演習を交えながらディープラーニングのしくみを懇切丁寧に解説! pic.twitter.com/9LAdMOxlG9

— 講談社ブルーバックス (@bluebacks_pub) May 5, 2020

【高校数学で学べる! ディープラーニングは「冷たい技術」ではない】

技術の発展の背後に、脳に学んだ情報処理の可能性を長期にわたって信じつづけた研究者たちの熱い信念があったことを知れば、これらの技術をより身近に感じられるのではないでしょうか。 https://t.co/hxYhevAA4B #ブルーバックス

— 講談社ブルーバックス (@bluebacks_pub) May 13, 2020


内容
本書では、高校数学をベースにディープラーニング (深層学習) の仕組みを理解します。
式が働く仕組みを図やグラフを用いて丁寧に解説しますので、数学が苦手な方でも理解することが可能です。
さらに、理解の助けとなる演習を Excel または LibreOffice 上で動作するマクロで提供します。
この演習ファイルにより、理論と応用がどのように結びついているのか理解できるでしょう。

利用例
ニューロンの出力の意味の理解 (3章)

マウスで描いた数字の分類 (1ニューロン、多層ニューラルネットワーク、
畳み込みニューラルネットワーク) (3章、4章、6章)

畳み込み演算の理解 (6章)
逆畳み込み (deconvolution) による特徴マップの理解 (6章)

目次

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