内容説明
学生のときにデキなかった「数学」をイチからやり直すのは時間のムダ！いま必要なのは、ＡＩプログラムやライブラリに含まれる「数式」を理解して、冗長なプログラムを解消したり、収束を速くさせたりすることだ！
目次
第１章 ディープラーニングは数式理解から始める
第２章 ディープラーニングとは「微分マシン」である
第３章 ディープラーニングで活躍する「非線形回帰分析」の知識
第４章 バックプロパゲーションの「数式ルール」を理解する
第５章 スマートなプログラムを書くための行列、ベクトル
第６章 ディープラーニングの学習と降下法
第７章 情報量は対数で測る
第８章 ニューラルネットワークはこうしてディープ化した！
著者等紹介
中西達夫［ナカニシタツオ］
１９６６年、東京生まれ。（株）モーション専務取締役。大妻女子大学非常勤講師。データサイエンティスト。筑波大学大学院理工学研究科中退。その後、半導体、ゲームソフトウェア、オープン系システムの開発に携わる。ａｍａｚｏｎよりも先に、日本初のレコメンデーションシステムを導入したことをきっかけに、統計解析の世界に入る。現在は、統計手法を応用したシステム開発、あるいは「データをどう活用したらよいのか」という企業へのコンサルティング活動を手がけている（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）
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