増井技術士事務所

人工知能を学ぼうと思ったが、数学の知識がなくて書籍を読むことも困難だという感想を多く耳にします。

そこでこの本では、数学の知識を、ディープラーニングに必要なものに特化して解説します。

数学の内容を中心に解説を行うだけでなく、それぞれの数学的項目について、豊富な図や数式と共に、Pythonでの実装を含めたソースコード事例を加えます。

ディープラーニング協会のG検定やE資格などの対策にもご利用ください！

●こんな人に向けた本です

1. 数学の知識がなく、ソースコードから数式を理解したい人。

2. ディープラーニングを通して、数学を再学習したい人。

3. 図と数式、ソースコード、実行結果から、多面的に理解したい人。

●こんな内容の本です

1. エンジニアのための、ディープラーニングで使う数学を学ぶ本です。

2. 数式とソースコードの対比により、数学の知識がないプログラマーでも、処理の流れで数式の仕組みを理解することができます。

3. ディープラーニングの専門書を読む基礎スキルが身に付きます。

4. ディープラーニングのシステムを開発する基礎スキルが身に付きます。

目次

• 第1章 ディープラーニングを学ぶ前に ~機械学習とニューラルネットワークの概要~
• 第2章 根拠に基づいて決める ~数列と統計、確率~
• 第3章 複数の入出力をまとめて処理する ~ベクトルと行列~
• 第4章 最適な値に収束させる ~関数と微分~
• 第5章 学習して答えを導き出す ~予測と最適化~
• 第6章 ニューラルネットワークからディープラーニングへ ~精度の向上と画像などへの応用~
• 第7章 強化学習への活用 ~少しずつ賢くなるコンピュータ~

書籍の概要