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涌井 良幸
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Excelでわかるディープラーニング超入門 Kindle版

涌井 良幸 (著), 涌井 貞美 (著) 形式: Kindle版
5つ星のうち4.0 152
すべての形式と版を表示
（概要）
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。

（こんな方におすすめ）
・初めてのAI学習者

（目次）
1章　初めてのディープラーニング

2章　Excelの確認とその応用

3章　ニューロンモデル

4章　ニューラルネットワークのしくみ

5章　畳み込みニューラルネットワークのしくみ
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  1. 本の長さ
    306ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    技術評論社
  5. 発売日
    2017/12/23
  6. ファイルサイズ
    45832 KB
  7. Page Flip
    有効
  8. Word Wise
    有効にされていません
  9. タイプセッティングの改善
    有効
  10. すべての詳細を表示
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登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B078JY76LY
  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2017/12/23)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/12/23
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 45832 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 306ページ
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.0 152

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上位レビュー、対象国： 日本

Robust
5つ星のうち5.0 ホントにわかりやすいです
2019年8月31日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ディープラーニングについて、
とてもわかりやすい入門書と思います。
中間層が１つのニューラルネットワークについての
説明となっています。

逆誤差伝搬法についてもふれていないので、
それが残念ですけど、続刊があるようですので、
そちらに書いてあるのかと思ったりしています。

内容についてはもう少し追加して欲しかったのですが、
でも、ここまでわかりやすく説明した書籍は
なかったので、☆５としました。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち3.0 例題は非常に具体的で取り組みやすい。が、Excelの書式省略や記載ミス等が散見される。
2018年4月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
プログラムや数学などの知識が無い自分でも分かりやすく説明されていました。
特に、エクセルを利用した疑似ニューロンの作成は”自分の手を動かす”ので、読むだけの本と比べて良いと思います。
章の構成も「最初は概要レベル」のところから始まり、「徐々に詳細化していく」のでつまづきにくいと思いました。

残念なところとしては、例題で使われているExcelの式を指示されたままコピペしてもうまく動かなかったり、
セルの書式設定（「標準」ではなく「数値」で小数点2桁まで表示する設定になっている）が省略されていたりして、
Excelをある程度触ったことのある人でないと最大の長所であるExcelによる例題ができなさそうと思ったところです。
文章内に「これは間違いでは？」という説明も散見されたので、校閲も丁寧にやっていただきたいです。
15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
夏はやっぱりサマー
5つ星のうち4.0 正誤表
2020年6月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
出版社のサイトで正誤表が見つからなかったので、気づいた分だけを
（Kindleで購入したので、）位置No.で挙げます。
■位置No.1091
z1=、z2=にσが抜けてる。

■位置No.1491
「1」の画像を表すマトリクスは、恐らく「0」を表している。

■位置No.1622
この手書き数字の「0」と「1」は、
↓
この手書き数字の「1」と「2」は、
23人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
solensen
5つ星のうち5.0 人工知能を初めて実感できた
2019年7月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
画像認識からボードゲームまで、AIが人間を上回る精度の判断ができることは、当たり前になりつつある。

そかしそれは、単なる膨大な計算能力に支えられたシミュレーションのようなイメージしかなかった。

だが本書で、疑似ニューロンによる判定を目の当たりにして、全く異なるイメージに変わった。

本書では、エクセルの数式でしかないはずの人工知能が、（脳細胞と類似の計算方法で）人間のように、新たに与えられた問題（テストデータ）に対して正しい判断を下すのを手作業で再現できてしまう。

その手作りながら正しく文字を識別する人工知能は、単なる計算機などとは到底思えず、生命の無い知能の異様さを見た思いがする。(もしくは人間の知能自体が、単なる高度な計算機に過ぎないとも思えてくる)

やがてすぐに、高度な『知能』は人間の専売特許のようなものではなく、単なるツールに過ぎない、そういう世の中になるのが実感できた。
（精度を優先するなら、人間による判断の価値が失われるということが、たとえば将棋やチェスで純粋に最強を追求するような限定的なことではなく、遠くない将来にビジネスや法律や倫理的な判断でさえも、AIが人間よりも良い判断をするようになるのだろうと思えてくる）

知能が単なる計算機能に過ぎないという可能性に触れて、生命の定義について考えたくなった。

書籍としては、話を難しくせず、過剰と思えるくらい小さく分解して教えるような内容で、多くの人に理解させるために書かれていることが伝わる。
学校教師だった著者のキャリアがもろに出たような、楽しく読める部類の教科書のような本だと思った。
18人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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 レポート
Running Free
5つ星のうち5.0 一般人向け良書、看板に偽りなし
2019年1月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
著者の方達が高校で数学の教職についていらっしゃったためか、とっつきにくい専門的なアイディアが、私のような文系ビジネスマンでも理解できるように説明されています。
具体的には、
- 他の書籍と違い、普段使い慣れているエクセルで、直感的に理解可能な絵を見せている。
- 数式の内容やその意図についての説明が的を得ていて、極めて分かりやすい。
上記二点が連携して丁寧に展開され、よくある「これはこういう物だから、とりあえず覚えて先に進みます」という部分が全くなく、テンポよく章立てがされています。
その割に適切な分量なので、ダウンロードしたデータをパソコンを横で開きながら、半日で読み終えました。
次につなげる興味をかきたてて、自信もつけてくれる良書です。
18人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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 レポート
osamu
5つ星のうち4.0 理屈を学ぶには十分
2020年1月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
昔ディープラーニングを研究していた知人曰く「今は理屈を知らなくても使える」そうである。しかし、特に初心者にとって「何をやっているのかわからない」というのは誠に気持ちが悪いものである。その仕組を理解するのに格好の本であると思う。どうせ一週間程度で読める本だし、よんで損はない。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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たか
5つ星のうち5.0 すばやい発送と状態に満足
2021年2月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
すばやい発送と状態が良かったので、非常に満足しています。
役に立った
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bookkeeper
5つ星のうち4.0 微積がわからない人にもニューラルネットワークを理解させる快書
2019年5月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ニューラルネットワークを理解するには、微分積分の基礎知識は不可欠ですが、この本ではExcelのソルバー機能を利用して、パラメータを天下り的に最適化しています。
じっくり読んでいけば、文系や高校低学年でもニューラルネットワークの雰囲気が掴める面白い本だと思います。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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