概要

Excelを操作しながらディープラーニングの仕組みを数学なしで段階的に理解する

想定読者

数学に自信がなく、まず動く実例でAIの仕組みを把握したいビジネスパーソンや社会人学習者

こんな人には向いていない

• PythonやR等でモデルを実装・チューニングする実務を目指す読者には演習環境がExcelに限定されるため汎用性が低い
• ディープラーニングの数学的背景(微分・確率・線形代数)を体系的に学びたい読者には理論の深掘りが不足する
• 画像認識・自然言語処理などの応用タスクをエンドツーエンドで実装したい読者にはカバー範囲が手前で止まる

読了後にできるようになること

• ニューロンのモデルをExcelのセル計算として表現し、順伝播の仕組みを視覚的に理解できる
• ExcelのSolverを用いた重みの最適化(誤差逆伝播の概念)を、ブラックボックスを開けた形で確認できる
• 手書き数字認識を題材に、多層ニューラルネットワークがなぜ機能するかを実例で説明できる
• 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の基本構造と最適化の考え方を実務的な語彙で説明できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 ディープラーニングの基礎概念と全体像 — AIとディープラーニングの位置づけを整理する導入章。本書全体の地図として最初に読む価値がある
• 第 2 章 Excelの関数とSolverを活用する — 本書の学習手段となるExcel操作を確認する章。Solver未経験の読者は付録のインストール手順と合わせて先に読む
• 第 3 章 ニューロンのモデルと基本動作 — 単一ニューロンをExcelセルで表現し、活性化関数と重みの役割を直感的に確認できる核心章
• 第 4 章 手書き数字認識を題材にしたニューラルネットワーク — 多層構造への拡張と学習の仕組みを実例で追う章。「なぜ形が区別できるか」への答えがここで示される
• 第 5 章 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と最適化手法 — 現代的なディープラーニングの主要アーキテクチャの概念を入門レベルで扱う最終章

ハイライト

• 「なぜディープラーニングが形を区別できるのか」が見えてくる！Excelと対話しながらしくみを解き明かす画期的な超入門書！初めてのＡＩ学習に最適！(本書の学習アプローチの核心——専用フレームワーク不要でExcel操作だけで概念を把握できる——が最も端的に示された記述)

外部からの言及

• 画像認識・深層学習の推薦資料をまとめた記事において、本書は「Deep Learning 超初心者向け」として ☆☆☆☆ の評価で紹介されている。「ゼロから作るDeep Learning」などのPythonベース書籍と並び、入口段階の選択肢として位置づけられている(qiita)

編集メモ

Qiita 言及記事 1件 / 累計 likes 10 / Rakuten ランキング情報なし。practical 基準(5件以上)を下回る。画像認識リソースまとめ記事内で「Deep Learning超初心者向け」☆☆☆☆ として紹介された実績のみ確認

読む前に押さえておきたいこと

• Excelの基本操作(関数入力・セル参照・グラフ作成)ができること
• 中学〜高校レベルの算数・数学の感覚(足し算・掛け算・グラフの読み方)があれば十分。偏微分の知識は不要

学習のコツ

• 付録のSolverインストール手順と学習データを先に準備しておくと、3〜5章の演習をスムーズに進められる。Solverは標準では非表示のアドインで、最初の設定でつまずく読者が多い
• 各章のExcelシートは手元で再現しながら読む。数式を自分で入力することで「計算の連鎖」としてのニューラルネットワーク像が定着しやすい
• 本書を読み終えたら、同じ計算をPythonコードに置き換える演習を行うと、フレームワーク学習への橋渡しになる