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

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~