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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 (日本語) 単行本 – 2018/10/26

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商品の説明

内容紹介

Pythonコードを読めば、手に取るように数式がよくわかる!

人工知能を学ぼうと思ったが、数学の知識がなくて書籍を読むことも困難だという感想を多く耳にします。
そこでこの本では、数学の知識を、ディープラーニングに必要なものに特化して解説します。
数学の内容を中心に解説を行うだけでなく、それぞれの数学的項目について、
豊富な図や数式と共に、Pythonでの実装を含めたソースコード事例を加えます。

●こんな人に向けた本です
1数学の知識がなく、ソースコードから数式を理解したい人。
2ディープラーニングを通して、数学を再学習したい人。
3図と数式、ソースコード、実行結果から、多面的に理解したい人。

●こんな内容の本です
1エンジニアのための、ディープラーニングで使う数学を学ぶ本です。
2数式とソースコードの対比により、数学の知識がないプログラマーでも、
処理の流れで数式の仕組みを理解することができます。
3ディープラーニングの専門書を読む基礎スキルが身に付きます。
4ディープラーニングのシステムを開発する基礎スキルが身に付きます。


■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~

内容(「BOOK」データベースより)

数式をコーディングした実例多数で、身につく、よくわかる!Python対応。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

増井/敏克
増井技術士事務所代表。技術士(情報工学部門)。情報処理技術者試験にも多数合格。ビジネス数学検定1級。学生のころはファジィ理論や遺伝的アルゴリズムの研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本: 256ページ
  • 出版社: ソシム (2018/10/26)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 480261179X
  • ISBN-13: 978-4802611794
  • 発売日: 2018/10/26
  • 梱包サイズ: 21 x 14.8 x 2.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.5 6件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 142,309位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

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6件のカスタマーレビュー

2018年10月27日
形式: 単行本
43人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年5月28日
形式: 単行本Amazonで購入
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2018年12月17日
形式: 単行本
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年1月10日
形式: 単行本
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年1月20日
形式: 単行本
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2018年12月4日
形式: 単行本
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