【無料で読める】よくわかるディープラーニングの仕組み

近年の人工知能（AI）ブームは、2012年のディープラーニング（深層学習）の出現から始まりました。ディープラーニングは、当初画像認識分野で脚光を浴びましたが、次第に汎用的な能力を秘めていることが判明してきています。このため自動車の自動運転を筆頭に、世界中の企業が競いながらディープラーニングの研究開発を行っています。
今や人工知能の原理でもあるディープラーニングは、研究者だけが理解できればよいというものではありません。ディープラーニングの原理を理解すれば、その可能性や限界をも見極めることができるからです。
　本書は、従来の数式ばかりの専門家向けディープラーニング解説書とは異なり、カラフルで分かりやすいイラストを多用し、数式は必要最小限に留め、専門家以外の人でもディープラーニングが理解できるようにしています。学生や文系ビジネスマンから、人工知能のプログラミングを始めたい人まで、ディープラーニングとは何か、そして何ができるのか、今後はどのような分野で活用できるのかが理解できると思います。
　ディープラーニングの原型であるニューラルネットワークの原理から説き起こし、画像認識のCNN、時系列データを扱うRNN、自然言語処理分野で活用が始まったLSTMなど、最新技術までその仕組みをわかりやすく解説しています。本書を読むことで、ディープラーニングの原理から、その秘めた能力まで理解し、身に付くことができるはずです。

【内容】
1章ディープラーニングの登場
2章ディープラーニングとは
　１．機械学習とディープラーニング
　２．機械学習の仕組み
　３．従来の画像認識手法
　４．ディープラーニングを用いた画像認識
3章ディープラーニングの原理
　１．ディープラーニングの構造
　２．ニューラルネットワークの計算
　３．学習の計算方法
4章CNN
　１．画像認識の原理
　２．プーリング処理
　３．畳み込み処理
　４．過学習と対策
5章RNN
　１．RNNとは
　２．RNNの問題点
　３．LSTM
6章ニューラルネットワークの歴史
7章ディープラーニングの開発環境
　１．開発用フレームワーク
　２．データセット
　３．GPUとFPGA
8章ディープラーニング・ビジネスと今後
　１．ディープラーニングのビジネス
　２．ディープラーニングにおける日本の役割
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