情報科学 - 涌井貞美作品一覧
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5.0進化発展するディープラーニング。その代表格がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q-Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は,これらを万人のツールであるExcelを用いて,難しい数学やプログラミングの知識抜きに,動かしながら,目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ,その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。
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4.3本書は,AIに関心はあるがあまり数学が得意でない,多くの社会人や大学生,高校生が持つ「ディープラーニングがどうして動作するの?」という疑問に答える超入門書です。偏微分方程式などの難しい大学レベルの数学抜きに,Excelで見て動かして,ディープラーニングを学べます。図示しやすいパターン認識を題材にし,Excelの確認,数学の復習を織り込みます。数学的に難しいことはExcelに任せるため,計算に自信のない人でも,ディープラーニングを学ぶことができます。本書では,簡単なExcel操作と初等的な数学の知識だけで,ディープラーニングの動作原理を基本から理解できるようになります。