最短コースでわかるディープラーニングの数学増補改訂版

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著：赤石雅典

出版社：日経BP

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内容紹介

本書は「導入編」「理論編」「実践編」「発展編」の4ステップに分け、ディープラーニングのアルゴリズムの理解に必要な数学の基礎知識を学んでから、ディープラーニングのアルゴリズムの理解を目指せる構成としています。
　まずは本書の概要を「導入編」で紹介し、続く「理論編」で高校1年レベルからの数学の基礎知識を解説します。これを土台として「実践編」でディープラーニングの動作原理を紐解きます。実際にPythonのサンプルプログラムを動かしながら理解できるようにしました。最後の「発展編」では、「実践編」で紹介し切れなかったディープラーニングの各種手法をまとめました。
　「実践編」や「発展編」で紹介しているPythonのサンプルプログラムは、Notebook形式で用意しています。Google Colabを利用することで、プログラミングの知識がなくても、すぐに動かすことができます。Notebook形式なので、誌面で解説している通りにステップを刻みながら動かすことができます。これにより、ディープラーニングの動作原理を体感しながら理解することができます。
　今回は「増補改訂版」として、主に「実践編」と「発展編」を大幅に加筆・修正しました。サンプロプログラムも理解しやすいように見直しています。また、「理論編」では各章の最後に「演習問題」を新たに追加しました。これは、読者からの「理解度をチェックしたい」という要望に応えたものです。

【導入編】
1章機械学習入門

【理論編】
2章微分・積分
3章ベクトル・行列
4章多変数関数の微分
5章指数関数・対数関数
6章確率・統計

【実践編】
7章線形回帰モデル（回帰）
8章ロジスティック回帰モデル（2値分類）
9章ロジスティック回帰モデル（多値分類）
10章ディープラーニングモデル

【発展編】
11章実用的なディープラーニングを目指して

著者略歴

著：赤石雅典
アクセンチュア株式会社ビジネスコンサルティング本部 AIグループシニア・マネージャー

1985年、東京大学工学部計数工学科卒業。1987年、同大学院修士課程修了後、日本IBM株式会社に入社。Watsonの技術セールスなどを経験後、アクセンチュア株式会社に入社。現在はAI・データサイエンス系のプロジェクトの技術リードやクライアントのAI人材育成支援などを担当。京都情報大学院大学客員教授。

ISBN：9784296207824
出版社：日経BP
判型：A5
ページ数：392ページ
定価：3800円（本体）
発行年月日：2026年02月
発売日：2026年02月20日
国際分類コード【Thema（シーマ）】１：UB。