【図解】ネコでも分かるDeepLearningの基礎まとめ【初心者向け】

【図解】ネコでも分かるDeepLearningの基礎まとめ【初心者向け】

今求められているのは、「専門的な技術を使いこなせるエンジニア」ではなく、「専門的な知識を分かり易く伝えることができるエンジニア」だと思います。 本書では、DeepLearningについて、世界一分かりやすく解説することを目標にしています。 【この本の特徴】 📚できるだけ分かりやすい言葉で説明します。 📚図解を多く使っています。 📚具体例をたくさん出します。 みなさんの理解が一歩でも進めば嬉しいです。 Created by NekoAllergy

Chapters
Chapter 01無料公開

はじめに

Chapter 02無料公開

ニューラルネットワークって?

Chapter 03

ニューラルネットワークの入力と出力

Chapter 04

ニューラルネットワークの中の動き

Chapter 05

ニューラルネットワークのまとめ

Chapter 06

ニューラルネットワークを作ってみる

Chapter 07無料公開

【機械学習のキソ】そもそも機械学習って何?

Chapter 08

【機械学習のキソ】機械学習のモデルって何?

Chapter 09

【機械学習のキソ】アルゴリズムって何?

Chapter 10

【機械学習のキソ】ディープラーニングって何?

Chapter 11

【機械学習のキソ】学習方法1 教師あり学習とは?

Chapter 12

【機械学習のキソ】学習方法2 教師なし学習とは?

Chapter 13

【機械学習のキソ】学習方法3 強化学習とは?

Chapter 14

【機械学習のキソ】学習回数、バッチサイズ、イテレーションとは?

Chapter 15

【機械学習のキソ】訓練データ、検証データ、テストデータとは?

Chapter 16

【機械学習のキソ】損失関数、評価関数とは?

Chapter 17

【統計学】AIは統計学から

Chapter 18

【統計学】統計学の全体像を見てみる

Chapter 19

【統計学】統計学は機械学習と何が違う?

Chapter 20

【統計学】記述統計と推測統計

Chapter 21

【参考】活性化関数って?

Chapter 22

【参考】活性化関数の種類5つ

Chapter 23

【参考】活性化関数の重要ポイント

Chapter 24

【参考】GoogleのTPUがすごい

Chapter 25

【参考】DeepLearningに必要な数学

Chapter 26

機械学習をもっと詳しく

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NekoAllergy
Topics
公開
本文更新
文章量
103,660
価格
1,000