「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！
もくじ情報：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？

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（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）