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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2017/03/28
  • 出版社: 技術評論社
  • サイズ:21cm/239p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-7741-8814-0

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ディープラーニングがわかる数学入門 数学で読み解くディープラーニング!人工知能(AI)のしくみがドンドンわかる!見えてくる!

著者 涌井 良幸 (著),涌井 貞美 (著)

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る入門書。Excelを使用する例題も掲載。Excelのサンプルファイルはダウンロードできる...

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ディープラーニングがわかる数学入門 数学で読み解くディープラーニング!人工知能(AI)のしくみがドンドンわかる!見えてくる!

税込 2,508 22pt

ディープラーニングがわかる数学入門

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商品説明

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る入門書。Excelを使用する例題も掲載。Excelのサンプルファイルはダウンロードできる。【「TRC MARC」の商品解説】

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、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。本書はそのディープラーニングに必要な数学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し、具体例を重視した内容になっています。ディープラーニングに関わる数学の知識を基本からしっかり学びたい人には必携の入門書となります。【本の内容】

著者紹介

涌井 良幸

略歴
〈涌井良幸〉1950年東京都生まれ。東京教育大学(現・筑波大学)数学科卒業。教職を経て、ライター。
〈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。教員などを経て、サイエンスライター。

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評価内訳

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紙の本

高校3年から大学1年程度の数学(ベクトル、行列、微分)で理解するDeep Learning、とてもいい本!

2017/09/11 16:43

1人中、1人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:雑読家 - この投稿者のレビュー一覧を見る

Deep LearningのもとはNeural Networkなのだが、そのNeural Networkをいじれるようになろうとすると数学をベースにした計算の意味を理解しておく必要がある。書店の売り場を見る限りでは、Pythonによる本が多数をしめ、たしかにいい本がいくつかあると思うが、こういう本だとPythonと数学を両方学ばなくてはならない。むしろPythonも数学もNeural Networkを理解する程度の経験知識がないなら、この本はおすすめである。なぜなら、数学や計算にFocusできるからだ。この本にはPythonもTensorflowも一切出てこない。ただし、理科系で高校3年から大学1年程度の数学(ベクトル、行列、微分)などがまったくわからない人がいきなりこの本に取り組むのは厳しいと思う。この本はある程度数学を身に着けた人が、効率よくDeep Learningを理解するにはうってつけの本である。また、式の運びの説明が丁寧で、間違えやすいところや重要な点は繰り返し説明しているのも、教えた経験の豊富な著者がなせるわざだろう。ぜひまとまった時間を確保して式を理解しながら、はしょらずに読むことをおすすめする。私にとってこの本は、高校3年から大学1年程度の数学(ベクトル、行列、微分)で理解するDeep Learningというタイトルの方がしっくりくる。おそらく相当レベルの高い人が酷評されているのだと思われるが、ベクトル、行列、微分かじったことがあればDeep Learningまで理解できるのは間違いない。レベルがあっていればおすすめである。

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2019/11/23 11:29

投稿元:ブクログ

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2017/07/28 08:53

投稿元:ブクログ

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2020/04/25 17:49

投稿元:ブクログ

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