高校数学で学ぶディープラーニング　画像認識への入門コース

「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！

目次

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？

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