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出版社内容情報
本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。
高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。
「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。
数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。
目次
ディープラーニングとニューラルネットワーク
ニューロンの働きをベクトルで理解しよう
損失関数の微分によりニューロンを学習させよう
合成関数の微分を用いて多層ニューラルネットワークを学習させよう
ディープラーニングとさまざまな手法
画像認識に適した畳み込みニューラルネットワーク
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
石油監査人
18
著者は、工学院大学の教授。この本では、AIの要素技術の一つであるディープラーニング(深層学習)で用いられている数学について解説しています。深層学習は、私にとって未知の分野でしたが、過去に学習経験のあるニューラルネットワークが基盤だったので、遠い記憶を辿りながら学ぶことが出来ました。ニューラルネットワークに様々な新技術が加えられて、現在の高度な深層学習に発展した過程が、高校数学の範囲内で、段階を踏みながら解説されているので、分かり易かったです。付属のプログラムで視覚的に確認できるのも助かりました。2022/07/21
エリク
18
高1には難しい（笑）2020/07/23
a*u*a*i*n34
10
相変わらず金丸先生の説明はわかりやすい。高校数学を途中で断念した文系人間でも視覚的に理解できそれをEXCELで体験させることでよりわかりやすくしてくれている。難しいことをだれでも解りやすく説明できる人はそれだけで尊敬してしまいます。次著をお待ちしております。2021/02/12
塩崎ツトム
9
内容は数式をじっくり読み解き、Excelでマクロを動かしてじっくり学ぶための内容。ただ読むだけだと目が滑る滑る。2023/11/27
Iwata Kentaro
8
難しかった。ちゃんと理解していない。再読必須。2022/09/21
