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Excelでわかるディープラーニング超入門

涌井良幸

Product Details

ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784774194745
ISBN 10 : 4774194743
Format
Books
Publisher
Release Date
December/2017
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

「なぜディープラーニングが形を区別できるのか」が見えてくる!Excelと対話しながらしくみを解き明かす画期的な超入門書!初めてのAI学習に最適!難しい数学計算はExcelに任せてディープラーニングのしくみを動かしながら理解できる!

目次 : 1章 初めてのディープラーニング(畳み込みニューラルネットワークのしくみは簡単/ AIとディープラーニング)/ 2章 Excelの確認とその応用(利用するExcel関数はたったの7個/ Excelの参照形式 ほか)/ 3章 ニューロンモデル(神経細胞の働き/ 神経細胞の働きを数式表現 ほか)/ 4章 ニューラルネットワークのしくみ(読み物としてのニューラルネットワークのしくみ/ ニューラルネットワークが手書き文字を識別 ほか)/ 5章 畳み込みニューラルネットワークのしくみ(読み物としての畳み込み―ニューラルネットワークのしくみ/ 畳み込みニューラルネットワークが手書き数字を識別 ほか)/ 付録

【著者紹介】
涌井良幸 : 1950年、東京都生まれ。東京教育大学(現・筑波大学)数学科を卒業後、千葉県立高等学校の教職に就く。教職退職後はライターとして著作活動に専念

涌井貞美 : 1952年、東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程修了後、富士通、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立(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)

(「BOOK」データベースより)

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • makio37

    Excelのたった7個の関数とソルバー機能を使い、畳み込みニューラルネットワークのしくみを理解しようという試み。実際に手を動かしながら学べるので、畳み込み層(入力層を小分けにしてフィルターにかけるので必要な"重み"の数を減らせる)や、プーリング層(畳み込み層の出力表をさらに縮約)、目的関数の最適化などを実感とともに理解できる。手書きの"〇,×""1,2"の判定という極めて初歩的な内容だが、「自分で動かせた」という自信が得られた。この規模ですでに特徴パターンの直感的理解は困難なのだから、況や…である。

  • みーちゃん

    EXCELのところで断念。AIについては、とっかかりは理解

  • luckyair

    元々求めていたものとは違ったが、興味はあったのでざっと読み。画像認識やニューラルネットワークの入口としてほんの少し理解が深まった・・・ような気がする。★★☆

  • takao

    ふむ

  • ばぶでん

    同著者の「ディープラーニングがわかる数学入門」では最後のあたりで挫折したため、今度こそはと再挑戦。こちらの方が難易度を抑えてあるせいか最後まで読み通すことができて良かった。反省点は時間に追われたせいで実際のデータに基づきエクセル上で計算してみなかったことだが、ディープラーニングの仕組みの入門を理解できたのは大収穫。文系おじさんからすると、プログラミングでやるのは技術面・心理面を含めてハードルが高いが、(やってはないものの)エクセルでやるというのはいかにもできそうだし、とても分かり易かった。著者に感謝!

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