目次

プロローグ
0.1 知的マシンの探求
0.2 新しい黄金時代を感じさせるもの

イントロダクション
・この本は誰のため？
・何をするの？
・どうやるの？
・執筆上、気をつけたこと

Part 1 どうやって動くのか
1.1 自分には簡単だけど、相手にとっては困難
1.2 単純な予測マシン
1.3 分類と予測に大きな違いはない
1.4 単純な分類器の学習
1.5 時として１つの分類器では不十分
1.6 ニューロン、自然界の計算機
1.7 ニューロンのネットワークを通る信号の追跡
1.8 行列の掛け算は有益・・・本当です！
1.9 行列の掛け算を扱った３層の例
1.10 １つ以上のノードからの重みの学習
1.11 出力層のさらに多くのノードからの誤差逆伝播
1.12 さらに多くの層への誤差逆伝播
1.13 行列の掛け算による誤差逆伝播
1.14 実際にどうやって重みを更新するの？
1.15 重み更新の実行例
1.16 データの準備

Part 2 Pythonでやってみよう
2.1 Python
2.2 IPython:インタラクティブなPython
2.3 とてもやさしいPython 入門
2.4 Pythonでニューラルネットワーク
2.5 手書き数字のMNISTデータセット

Part 3 もっと楽しく
3.1 自身の手書き文字
3.2 ニューラルネットワークの心の中
3.3 回転による新しい訓練データの作成

付録A 微分のやさしい導入
A.1 平らな直線
A.2 傾斜のある直線
A.3 曲線
A.4 手作業による微分
A.5 手作業ではない微分
A.6 グラフを描かずに微分
A.7 微分の規則
A.8 関数の関数
A.9 微分計算ができた

付録B Raspberry Piでやってみよう
B.1 IPython のインストール
B.2 動くことの確認
B.3 ニューラルネットワークの学習とテスト
B.4 Raspberry Piで成功！

エピローグ

著者プロフィール

• Tariq Rashid（著者）

  イギリス生まれのイギリス育ち。子供のころ、近所の図書館でフラクタル数学とBBC Microのプログラミングに関する本を読み漁った。物理学の学位と、機械学習とデータマイニングの修士号を取得。現在はPythonやRを活用したデータ・テキスト分析を行う。イギリス国政府のオープンソース活用を先導し、London Python meetupグループを率いている。難しいことを美しいほど画期的なアイデアで、誰もが理解でき感謝されるほどシンプルにすることを個人的な使命としている。

• 新納浩幸（監訳）

  1961年生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士（工学）。専門は自然言語処理。主な著書に『数理統計学の基礎―よくわかる予測と確率変数』（森北出版、2004）、『入門Common Lisp―関数型4つの特徴とλ計算』（マイナビ出版、2006）、『Chainerによる実践深層学習』（オーム社、2016）がある。