最短コースでわかる ディープラーニングの数学

AI のブラックボックスを開けよう! ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を 「最短コース」で学べます! 「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。 本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を 高校 1 年生レベルから、やさしく解説します。 (微分、ベクトル、行列、確率など) 最短コースで理解できるように、 解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、 その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。 また、数学を使ってイチから記述したコードを Jupyter Notebook 形式で提供しますので 実際に動かしながら学ぶことができます。 「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。 【導入編】 1 章 機械学習入門 【理論編】 2 章 微分・積分 3 章 ベクトル・行列 4 章 多変数関数の微分 5 章 指数関数・対数関数 6 章 確率・統計 【実践編】 7 章 線形回帰モデル (回帰) 8 章 ロジスティック回帰モデル (2 値分類) 9 章 ロジスティック回帰モデル (多値分類) 10 章 ディープラーニングモデル 【発展編】 11 章 実用的なディープラーニングを目指して ★巻頭綴じ込み★最短コースマップ