AIのための微積分 — 導関数、勾配、そしてニューラルネットワークが学習する仕組み
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初級 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, Integral Differential, AI
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ディープラーニングの微分と逆伝播の数式を理解したい方のための講座です。関数と極限から導関数、連鎖律、勾配、勾配降下法までを順に学び、小さなニューラルネットワークの順伝播・損失計算・逆伝播・重みの更新を自分で計算します。コーディングやインストールなしでアニメーションを使って概念を学び、数式をAIの学習過程に結び付けます。
初級
Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network




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