プログラマのための ディープラーニングのしくみがわかる 数学入門

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ページ数
256
説明

昨今の話題のディープラーニングに必要な数学の知識を学べる書籍です。

数学の概念的な説明だけでなく、 Python のサンプルコードも使って解説されているとのことです。

目次
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~