文系プログラマーだからこそ身につけたいディープラーニングの動きを理解するための数式入門
発売日：2020年9月
- ページ数
- ２７８ｐ
- ISBN
- 978-4-8026-1266-1
- 著者情報
- 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
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商品説明
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！
人工知能AIだ、ディープラーニングだ、Pythonだと言われるたびに、文系プログラマーにとっては「心配のタネ」が増えてきていることでしょう。それは「いままで数学嫌いでやってきたけど、このさき、数学力が無くてもプログラマーとしてやっていけるだろうか？」という大きな不安があるからだと思います。
ライブラリーを使えれば、当面の仕事をこなすことは可能です。ただ、ライブラリーの中身を知らないと、プログラムがうまく動かなかった時に対応できません。これでは、信頼される「プロのプログラマー」としては失格でしょう。
ここで「それなら、数学をイチから勉強し直そう」と考えるのは時間の無駄。ディープラーニングの動きを理解するためには、今から「数学力」を身につけることよりも、ライブラリなどに使われている「数式」の意味や使い方を理解し、なぜ、どのようにプログラムが動いているかがわかることのほうが大事なのです。
「数学」ではなく「数式」さえ読み解ければ、ディープラーニングがどのように動いているか、それが必ず見えてきます！
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！
商品詳細
- 出版社名
- ソシム
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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