#理数系本

涌井良幸、涌井貞美



ディープラーニングがわかる数学入門

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。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。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



Ｅｘｃｅｌでわかる機械学習超入門―ＡＩのモデルとアルゴリズムがわかる

ＡＩのしくみを基本から解説した超入門書！Ｅｘｃｅｌを使って具体的に動かしながら理解できる！

機械学習のための基本アルゴリズム

回帰分析

サポートベクターマシン（ＳＶＭ）

ニューラルネットワークとディープラーニング

ＲＮＮとＢＰＴＴ

Ｑ学習

ＤＱＮ

ナイーブベイズ分類



Ｅｘｃｅｌでわかる　ディープラーニング超入門―ＡＩのしくみをやさしく理解できる！

なぜディープラーニングが形を区別できるのかが見えてくる！Ｅｘｃｅｌと対話しながらしくみを解き明かす画期的な超入門書！初めてのＡＩ学習に最適！難しい数学計算はＥｘｃｅｌに任せてディープラーニングのしくみを動かしながら理解できる

初めてのディープラーニング

Ｅｘｃｅｌの確認とその応用

ニューロンモデル

ニューラルネットワークのしくみ

畳み込みニューラルネットワークのしくみ



Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門　ＲＮＮ・ＤＱＮ編

進化発展するディープラーニング。その代表が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。ＤＱＮは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。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91819