高校数学からはじめるディープラーニング

高校数学からはじめるディープラーニング

概要

著者：金丸隆志
出版社：講談社 (ブルーバックス)
→サポートページ (サンプルファイル、補足PDF)
→本書の補足情報
→ブルーバックスサイト内記事
ISBN-13：978-4065194034
ISBN-10：4065194032
出版日：新書版2020年4月16日 (第2刷2020年9月11日、第3刷2021年1月7日、第4刷2021年6月9日、第5刷2023年5月12日)
電子書籍版2020年4月15日
ネット販売：
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(新書版
/ kindle版)
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ebook japan
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感想など

自分で試して肝を習得　竹内薫氏が選ぶ3冊 高校数学からはじめるディープラーニング　金丸隆志著
書評を頂きました。ありがとうございます。
mkamimuraさん「高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ - 使いながら高校数学を復習」
発売後初めて頂いた感想です。ありがとうございます。
読書メーターに登録した皆さん / 読書メーター (電子版) に登録した皆さん
amazonで購入した皆さん

高校数学からはじめるディープラーニング
半年前に買ってようやく昨日からまともに勉強し始めた
付録の Excel ファイルで学習の様子とかを視覚的に捉えることができて面白い！ pic.twitter.com/wu7cF6bTKv

— くろえいさん??(ホンモノ)(ログアウト中) (@kuroyei) March 16, 2023

499円になっているブルーバックス『高校数学からはじめるディープラーニング』はExcelで実験するおもしろい本。最後はYOLOv3の説明あたりまで書いてある（ポチろうとしたら1年前に購入済みだと言われたorz）https://t.co/ZYFSTIhxiY

— Haruhiko Okumura (@h_okumura) April 22, 2022

先日からブルーバックスの「高校数学からはじめるディープラーニング」を読んでいます。#いんよう でも、ディープラーニングの話は良く出てくるので、分かるようになりたいです！丁度半分位まで読み進めて来ましたが、ななんとか読み終えたいです！エクセルのファイルで、演習できるのが良いですね?? pic.twitter.com/BMtEwTup4M

— でくので (@dekunode) May 29, 2021

『高校数学からはじめるディープラーニング』を読了した。しつこいくらいに丁寧に書かれているため、機械学習の理論を学ぶ最初の一冊として最適です。エクセルで動作確認できるのでpythonなどの開発環境が不要で、その点においても大変優しいです。 pic.twitter.com/mc8yiQl559

— 早川朋孝 | Webエンジニア 業界15年 (@ShiroTruffe) December 29, 2020

金丸隆志『高校数学からはじめるディープラーニング』
読了！NNやAI開発の歴史から始まり、CNNや損失関数、誤差逆伝播法といった機械学習分野で頻出する用語の理解に努めることができたのが良かった！学習の本質に高校数学があることは驚きであり、機械学習に対する"距離"が縮まった！#ブルーバックス pic.twitter.com/6Ji4wZsJIs

— Takashi Miyaji & みやっち (@KendoHeartI) November 5, 2020

「高校数学からはじめる」とあるが、数式が意図するところの理解を促す図表がふんだんに用いられた親切なディー...『高校数学からはじめるディープラーニング 初歩...』金丸 隆志 ☆4 https://t.co/eqP1UN4kv5

— ikuodanaka/ いちやさアジャイル (@dora_e_m) October 15, 2020

『高校数学からはじめるディープラーニング』各章末にエクセルでの演習が付いてて、学んだ数学的な内容が実感できるようになってて良かったわ。
数式をただ読んで理解するだけじゃなく、エクセルで実際に動かしてみてやってはじめて「なるほど、そういうことなのね」と腑に落ちた感覚があった

— Osbe?g窶寂　(テンプレラノベアニメ愛好家) (@Etron_fou) July 26, 2020

「高校数学からはじめるディープラーニング」を読んで思ったこと。
前のブームの時、ニューロやってた人は読むと良いかと。知識のアップデートできます。
以下、前のブームの時に出ていた話題で、この本に書かれていない事柄を記してみたいと思います（ここに出てるよ！と知ってる人は教えて）。

— Koji Saito (@KojiSaito) June 16, 2020

【竹内薫さんから★５つ！】竹内さんが日経新聞書評欄で「オススメの一冊」と絶賛！『高校数学からはじめるディープラーニング　初歩からわかる人工知能が働くしくみ』（https://t.co/qy1i42PJqg）。PCを使った演習を交えながらディープラーニングのしくみを懇切丁寧に解説！ pic.twitter.com/9LAdMOxlG9

— 講談社ブルーバックス (@bluebacks_pub) May 5, 2020

【高校数学で学べる！ ディープラーニングは「冷たい技術」ではない】
技術の発展の背後に、脳に学んだ情報処理の可能性を長期にわたって信じつづけた研究者たちの熱い信念があったことを知れば、これらの技術をより身近に感じられるのではないでしょうか。 https://t.co/hxYhevAA4B #ブルーバックス

— 講談社ブルーバックス (@bluebacks_pub) May 13, 2020

内容

本書では、高校数学をベースにディープラーニング (深層学習) の仕組みを理解します。
式が働く仕組みを図やグラフを用いて丁寧に解説しますので、数学が苦手な方でも理解することが可能です。
さらに、理解の助けとなる演習を Excel または LibreOffice 上で動作するマクロで提供します。
この演習ファイルにより、理論と応用がどのように結びついているのか理解できるでしょう。

利用例

ニューロンの出力の意味の理解 (3章)

マウスで描いた数字の分類 (1ニューロン、多層ニューラルネットワーク、
畳み込みニューラルネットワーク) (3章、4章、6章)

畳み込み演算の理解 (6章)

逆畳み込み (deconvolution) による特徴マップの理解 (6章)

目次

1. ディープラーニングとニューラルネットワーク

- 1-1 ディープラーニングと人工知能
1-2 ディープラーニングと脳科学およびニューラルネットワーク
1-3 本書のサンプルファイルとExcelのセキュリティ設定
- 2. ニューロンの働きをベクトルで理解しよう
- 2-1 本章で学ぶ内容
2-2 ニューロンとは何か
2-3 ニューロンを数式で表現しよう
2-4 ニューロンをベクトルで理解しよう
2-5 [演習] ニューロンの出力の境界を自分で決めてみよう
- 3. 損失関数の微分によりニューロンを学習させよう
- 3-1 本章で学ぶ内容
3-2 機械学習における教師あり学習の枠組み
3-3 グラフによる例題の理解
3-4 損失関数の定義
3-5 重みとバイアスの関数としての損失関数
3-6 損失関数の微分を用いた重みとバイアスの調整
3-7 損失関数の微分の計算
3-8 [演習] ニューロンによる論理演算の学習
3-9 [演習] ニューロンによる手書き数字の学習
3-10 [演習] 学習済みのニューロンによる手書き数字の認識
- 4. 合成関数の微分を用いて多層ニューラルネットワークを学習させよう
- 4-1 本章で学ぶ内容
4-2 多層ニューラルネットワークの枠組み
4-3 多層ニューラルネットワークの学習（２クラスの場合）
4-4 多層ニューラルネットワークの学習（多クラスの場合）
4-5 [演習] 3つのニューロンからなる多層ニューラルネットワークでXORを実現しよう
4-6 [演習] 3つのニューロンからなる多層ニューラルネットワークでXORを学習しよう
4-7 [演習] 隠れ層のニューロンの個数を変えてXORを学習しよう
4-8 [演習] 多層ニューラルネットワークで手書き数字を認識しよう
- 5. ディープラーニングとさまざまな手法
- 5-1 本章で学ぶ内容
5-2 ディープラーニングでの隠れ層の役割
5-3 Adamで効率よくパラメータを変化させる
5-4 確率的勾配降下法でミニバッチごとに学習を行う
5-5 正則化により過学習を防ぐ
5-6 ドロップアウトで過学習を防ぐ
- 6. 画像認識に適した畳み込みニューラルネットワーク
- 6-1 本章で学ぶ内容
6-2 畳み込みニューラルネットワークの解説（１）畳み込み層とは
6-3 [演習]入力画像と結合した畳み込み層の働き
6-4 畳み込みニューラルネットワークの解説（２）畳み込みニューラルネットワークの完成とその学習
6-5 [演習]畳み込みニューラルネットワークを用いた手書き数字の分類
6-6 畳み込みニューラルネットワークを用いた物体検出～R-CNNとYOLO
- 付録
- 付録A LibreOfficeのインストールと設定
付録B アプリケーションの強制終了

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