Ｅｘｃｅｌでわかる ディープラーニング超入門―ＡＩのしくみをやさしく理解できる！

涌井 良幸/涌井 貞美【著】

技術評論社（2018/01発売）

• サイズ A5判／ページ数 208p／高さ 21cm
• 商品コード 9784774194745
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

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上の知識だけで、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。

内容説明

「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

著者等紹介

涌井良幸［ワクイヨシユキ］
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［ワクイサダミ］
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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[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。

2019/08/11

[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

2020/11/01

[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。★★☆

2019/04/06

[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！

2018/07/09

[まころん]

分かりやすく書けてる　さすが高校（？）の先生　ディープラーニングの「意味」を説明してくれてるところがよい

2018/06/13