第1章 ディープラーニングを学ぶ前に ～機械学習とニューラルネットワークの概要～ 第2章 根拠に基づいて決める ～数列と統計、確率～ 第3章 複数の入出力をまとめて処理する ～ベクトルと行列～ 第4章 最適な値に収束させる ～関数と微分～ 第5章 学習して答えを導き出す ～予測と最適化～ 第6章 ニューラルネットワークからディープラーニングへ ～精度の向上と画像などへの応用～ 第7章 強化学習への活用 ～少しずつ賢くなるコンピュータ～