Ｅｘｃｅｌでわかるディープラーニング超入門　ＲＮＮ・ＤＱＮ編「難解といわれるＲＮＮとＤＱＮを理解できる！」

進化発展するディープラーニング。その代表がＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ／再帰型ニューラルネットワーク）とＤＱＮ（Ｄｅｅｐ　Ｑ‐Ｎｅｔｗｏｒｋ／深層Ｑネットワーク）です。ＲＮＮは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またＤＱＮは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもＡＩ応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるＥｘｃｅｌを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるＲＮＮとＤＱＮの「最適化」などの難しい計算部分をＥｘｃｅｌにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がＡＩ学習のハードルを一気に下げてくれます。

進化発展するディープラーニング。その代表格がＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ／再帰型ニューラルネットワーク）とＤＱＮ（Ｄｅｅｐ　Ｑ－Ｎｅｔｗｏｒｋ／深層Ｑネットワーク）です。ＲＮＮは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またＤＱＮは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもＡＩ応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるＥｘｃｅｌを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるＲＮＮとＤＱＮの「最適化」などの難しい計算部分をＥｘｃｅｌにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がＡＩ学習のハードルを一気に下げてくれます。(「近刊情報」より)

目次

１章　ＲＮＮ、ＤＱＮへの準備（はじめてのＲＮＮ、ＤＱＮ
利用するＥｘｃｅｌ関数は１０個あまり
最適化の計算を不要にしてくれるＥｘｃｅｌソルバー
データ分析には最適化が不可欠）
２章　Ｅｘｃｅｌでわかるニューラルネットワーク（出発点となるニューロンモデル
神経細胞をモデル化した人工ニューロン
ニューラルネットワークの考え方
ニューラルネットワークを式で表現
Ｅｘｃｅｌでわかるニューラルネットワーク
普遍性定理）
３章　ＥｘｃｅｌでわかるＲＮＮ（ＲＮＮの考え方
リカレントニューラルネットワークを式で表現
Ｅｘｃｅｌでわかるリカレントニューラルネットワーク）
４章　ＥｘｃｅｌでわかるＱ学習（Ｑ学習の考え方
Ｑ学習を式で表現
ＥｘｃｅｌでわかるＱ学習）
５章　ＥｘｃｅｌでわかるＤＱＮ（ＤＱＮの考え方
ＥｘｃｅｌでわかるＤＱＮ）
付録

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