内容説明
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AIという言葉をメディアで目にしない日はありません。これはArtificial Intelligenceの頭文字をとったもので、人工知能を意味します。1990年代には工場のラインを支えるロボットの「人工知能」が産業を大きく変えました。しかし、その時の人工知能は完全に人間から教え込まれるタイプのものでした。それに対し、現在の「AI」は、自ら学んでいくタイプのものです。それを実現する手段の一つがディープラーニングです。本書では、人間の脳のニューロンの働きを数学的に抽象化し、人工的にネットワーク化した「ニューラルネットワーク」を基本とする、ディープラーニングのしくみを、高校までの数学で丁寧に解説していきます。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
めかぶこんぶ
7
図もわかりやすく、極力平易な言葉と数式を用いてディープラーニングを解説している。CNN、RNNを含めて基本的な部分が抑えられている。また計算の過程について、Excelを用いて、簡易版ではあるがディープラーニングの動きを再現できるようになっている。高校数学でわかる、とはいっても、それなりに数式や微積分が読めないと厳しいのでそこは注意。2020/06/13
ゆきのしん
4
とてもわかりやすかった。活用法ではなくどのような仕組みなのかざっくり知りたいと思っていたが、まさに求めていた解像度で説明がなされている一冊だった。タイトルに反して大学数学の知識を多少持っていないとスムーズに読むのは難しそうだという印象。2020/03/30
toyoC
3
ディープラーニングについて、とても分かりやすく解説があり、かつ自分でプログラムできる実施例を挙げられている。 AIの「学習」と一言で言われるものも、高校数学で説明ができるものであった。 難易度は高すぎず、かつ本質的な導出がされているため、とても理解が深まった。 実際はプログラムのライブラリを使うことになると思うが、DLの「仕組み」を理解できたとても良いきっかけとなった。2020/05/03
takucyan1103
2
新聞やテレビの報道において、AIや、それを組み込んだロボットが毎日のように話題になっています。2020/06/11
Masaru Kamata
2
涌井さんの著書は本当にわかりやすい。この本も丁寧なイメージを読者に与えながら、繰り返し説明してくれるので、ついて行けば必ずわかるようになる。CNNもRNNも、いままで読んだどの本よりも図解がわかりやすかった。ただひとつ、パラメータの添字のkが、ある時は出力層のユニット数（ユニット番号）を表し、ある時は学習データ数（データ番号）を表しており、いささか混乱した。234ページあたりで展開される誤差逆伝播法の図や式で混同した使用箇所がみられる。とても残念で致命的な間違いだが、しっかり読めていれば気付くかな。 2019/12/27
