ミュラーＰｙｔｈｏｎで学ぶ深層学習

目次

第Ｉ部　深層学習を知ろう
1章深層学習とは
1・1　深層学習とは何か
1・2　深層学習を現実の世界で活用する
1・3　深層学習のプログラミング環境を考える
1・4　深層学習の誇大広告の克服

2章機械学習の原理
2・1　機械学習の定義
2・2　さまざまな学習の方法を考える
2・3　機会学習の本当の使い方を考える

3章Pythonの入手と使用
3・1　本書でのPythonの使い方
3・2　Anacondaのコピーの入手
3・3　データセットとサンプルコードのダウンロード
3・4　アプリケーションの作成
3・5　インデントの使い方を理解する
3・6　コメントの追加
3・7　Python言語のヘルプを得る
3・8　クラウドでの作業

4章深層学習フレームワークの活用
4・1　フレームワークの紹介
4・2　ローエンドのフレームワークを使う
4・3　TensorFlowを理解する


第ＩＩ部　深層学習の基礎を考えよう
5章行列計算と最適化の見直し
5・1　本当に必要な数学を明らかにする
5・2　スカラー，ベクトル，行列演算の理解
5・3　学習を最適化と解釈する

6章線形回帰の基礎
6・1　変数を組合わせる
6・2　変数のタイプの混合
6・3　確率に切り替える
6・4　適切な特徴量を推測する
6・5　一度に一つの標本で学ぶ

7章ニューラルネットワーク
7・1　驚くべきパーセプトロンの発見
7・2　ニューラルネットワークで複雑さに挑む
7・3　過学習に悩む

8章基本的なニューラルネットワークの構築
8・1　ニューラルネットワークの理解
8・2　ニューラルネットワークの仕組みを知る

9章深層学習への移行
9・1　あらゆるところに存在するデータ
9・2　データの追加によるメリット
9・3　処理速度の向上
9・4　深層学習と他のAIとの違い
9・5　より賢い解決策を見つける

10章畳み込みニューラルネットワーク
10・1　文字　ほか

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