（概要）
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。

（こんな方におすすめ）
・ディープラーニングに関心のある学生，社会人
・ディープラーニングに数学からアプローチしたい人

（目次）
1章　ニューラルネットワークの考え方

2章　ニューラルネットワークのための数学の基本

3章　ニューラルネットワークの最適化

4章　ニューラルネットワークと誤差逆伝播法

5章　ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク