知識ゼロからはじめるディープラーニング

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オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎。ディープラーニングのベースであるニューラルネットワークと、ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムであるバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を初学者にもわかりやすく解説。また画像認識の分野で高い効率性を発揮する畳み込みニューラルネットワークについてもコード付きで解説することにより、入門書であるにもかかわらず本格的AI開発の入り口まで学ぶことができます。

［本書の特徴］
・はじめてPythonに触れる方のために、Python本体と数値演算ライブラリNumPyによるプログラミングの基礎を解説しています。
・文系エンジニアのために、微分や線形代数など、ニューラルネットワークの理解に必要な数学の知識を解説しています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook対応。

●目次
はじめに
第1章　ディープラーニングとは
　1.1　知能とは何か？
　1.2　人工知能（AI）
　1.3　機械学習
第2章　Pythonの概要
　2.1　なぜPythonを用いるのか
　2.2　Anaconda、Jupyter Notebookの導入
第3章　ディープラーニングに必要な数学
　3.1　数学の記号について
　3.2　線形代数
第4章　ニューラルネットワーク
　4.1　神経細胞ネットワーク
　4.2　神経細胞のモデル化
　4.3　ニューロンのネットワーク化
第5章　バックプロパゲーション
　5.1　学習則
　5.2　バックプロパゲーションとは？
第6章　ディープラーニングの実装
　6.1　多層化に伴う問題
　6.2　問題への対策
第7章　畳み込みニューラルネットワーク （CNN）
　7.1　畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の概要
　7.2　im2colとcol2im
第8章　ディープラーニングの関連技術
　8.1　再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
　8.2　自然言語処理
ほか

固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください）
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