Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門 ＲＮＮ・ＤＱＮ編 難解といわれるＲＮＮとＤＱＮを理解できる！

ＡＩの基礎となるＲＮＮとＤＱＮのしくみに焦点を当てて解説した機械学習の入門書。「最適化」などの難しい計算部分をＥｘｃｅｌで行い、その動作原理をわかりやすく解説する。【「TRC MARC」の商品解説】

進化発展するディープラーニング。その代表格がRNN（Recurrent Neural Network／再帰型ニューラルネットワーク）とDQN（Deep Q-Network／深層Qネットワーク）です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。【商品解説】

本書は大変好評を得た『Excelでわかるディープラーニング超入門』の続編です。前編では取り上げなかったRNN（リカレントニューラルネットワーク）、DQN（Deep Q-Learning）を解説します。これらはいずれもAI応用の入り口となります。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。また、DQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。本書では、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解することができます。前作同様、本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。【本の内容】