【本書の概要】
本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。
機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、
サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。
各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読み進めることができます。
本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。
これから深層学習をはじめたい、初学者の方におすすめの1冊です。

【本書の対象】
人工知能関連の開発に携わる初学者（開発者、研究者、理工系学生）

【本書の構成】
第1章から第3章で機械学習の基本を、
第4章から第6章ではPythonの基礎知識を、
第7章から第9章ではNumPyやPandasの基礎知識を、
第10章から第13章では可視化の基礎知識を、
第14章から第15章ではデータの扱い方の基本を、
第16章から第18章では教師あり学習やハイパーパラメータとチューニングを、
第19章から第22章では深層学習について基本から応用まで、
丁寧に解説します。

【著者プロフィール】
石川 聡彦（いしかわ・あきひこ）
株式会社アイデミー　代表取締役社長　CEO。
東京大学工学部卒。株式会社アイデミーは2014年に創業されたベンチャー企業で、
10秒で始める先端テクノロジー特化型のプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供。
様々な企業のアプリケーション制作・データ解析を行った。現在の主力サービス「Aidemy」は
AIやブロックチェーンなどの先端テクノロジーに特化したプログラミング学習サービスで、
リリース100日で会員数10,000名以上、演習回数100万回以上を記録。
早稲田大学主催のリーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践授業の講師も担当した。
著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（KADOKAWA/2018年）などがある。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる！

【本書の目的】
現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。
人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。
本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。

【本書の特徴】
本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、
実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。
・最新のPython 3.7に対応
・学習内容を「要点整理」で復習
・数式とコードをつなげたわかりやすい解説

【読者が得られること】
本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア

【目次】
第1章　機械学習の準備
第2章　Pythonの基本
第3章　グラフの描画
第4章　機械学習に必要な数学の基本
第5章　教師あり学習：回帰
第6章　教師あり学習：分類
第7章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識）
第9章　教師なし学習
第10章　要点のまとめ

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！

【本書の目的】
本書は以下のような対象読者に向けて、
線形代数、確率、統計/微分
といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。

【対象読者】
• 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方
• AIをビジネスで扱う必要に迫られた方
• 数学を改めて学び直したい方
• 文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方
• コードを書きながら数学を学びたい方

【目次】
序章　イントロダクション
第1章　学習の準備をしよう
第2章　Pythonの基礎
第3章　数学の基礎
第4章　線形代数
第5章　微分
第6章　確率・統計
第7章　数学を機械学習で実践
Appendix　さらに学びたい方のために

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる！

【本書の目的】
人工知能関連サービスや商品開発において
機械学習の基礎知識が必要となります。
本書では数式とPythonプログラムをつなげて
機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。

【本書の特徴】
本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、
Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。

・数式とコードを連携して解説
・学習内容を「要点整理」で復習
・TensorFlow 2.7に対応
・Python 3.9に対応

【読者が得られること】
機械学習のしくみとPythonプログラムを
つなげて理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・エンジニア

【目次】
第 1 章　機械学習の準備
第 2 章　Pythonの基本
第 3 章　グラフの描画
第 4 章　機械学習に必要な数学の基本
第 5 章　教師あり学習：回帰
第 6 章　教師あり学習：分類
第 7 章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第 8 章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識）
第 9 章　教師なし学習
第10章　要点のまとめ

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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