高校数学で学ぶディープラーニング―画像認識への入門コース [単行本]

高校数学で学ぶディープラーニング―画像認識への入門コース の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  「ディープラーニングや画像認識って、どんな仕組みなの？」という方のために、理論と実践をやさしく解説。「プログラミングやＰｙｔｈｏｎをやったことがない」という方もどうぞ！高校数学でわかります！

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　神経の模倣―学習する機械のモデルは何？
  第２章　画像認識への第一歩―手計算とプログラムによるパラメーターの決定
  第３章　勾配降下法と合成関数の微分―パラメーターをいかにして最適化するか
  第４章　誤差逆伝播法―隠れ層のパラメーターの最適化とは
  第５章　ディープラーニングの実践―さっそく操ってみよう！
  第６章　ニューラルネットワークのモデルの改良―もっと使いやすく！もっと便利に！
  第７章　畳み込みニューラルネットワーク―謎の言葉「畳み込み」？
  第８章　リカレントニューラルネットワーク―リカレントって何？
  補章　高校数学の補強編　微分を思い出そう！―微分と勾配の関係は？

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  竹内 淳(タケウチ アツシ)
  早稲田大学先進理工学部応用物理学科教授。博士（理学）。１９６０年、徳島県生まれ。大阪大学大学院基礎工学研究科修了。応用物理学会ＪＪＡＰ論文賞、電子情報通信学会論文賞などを受賞。応用物理学会フェロー

高校数学で学ぶディープラーニング―画像認識への入門コース の商品スペック