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進化発展するディープラーニング。その代表がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q‐Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。
目次 :1章 RNN、DQNへの準備(はじめてのRNN、DQN;利用するExcel関数は10個あまり;最適化の計算を不要にしてくれるExcelソルバー;データ分析には最適化が不可欠);2章 Excelでわかるニューラルネットワーク(出発点となるニューロンモデル;神経細胞をモデル化した人工ニューロン;ニューラルネットワークの考え方;ニューラルネットワークを式で表現;Excelでわかるニューラルネットワーク;普遍性定理);3章 ExcelでわかるRNN(RNNの考え方;リカレントニューラルネットワークを式で表現;Excelでわかるリカレントニューラルネットワーク);4章 ExcelでわかるQ学習(Q学習の考え方;Q学習を式で表現;ExcelでわかるQ学習);5章 ExcelでわかるDQN(DQNの考え方;ExcelでわかるDQN);付録
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