あらすじ・内容紹介
AIのブラックボックスを開けよう！
ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を
「最短コース」で学べます！
「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。
本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を
高校1年生レベルから、やさしく解説します。
（微分、ベクトル、行列、確率など）
最短コースで理解できるように、
解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、
その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。
また、数学を使ってイチから記述したコードを
Jupyter Notebook形式で提供しますので
実際に動かしながら学ぶことができます。
「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。
【導入編】
1章 機械学習入門
【理論編】
2章 微分・積分
3章 ベクトル・行列
4章 多変数関数の微分
5章 指数関数・対数関数
6章 確率・統計
【実践編】
7章 線形回帰モデル（回帰）
8章 ロジスティック回帰モデル（2値分類）
9章 ロジスティック回帰モデル（多値分類）
10章 ディープラーニングモデル
【発展編】
11章 実用的なディープラーニングを目指して
★巻頭綴じ込み★最短コースマップ
