【既刊】【ダウンロードカードの頒布のみ】

概要

機械学習エンジニアって院卒の人が多かったり、SEからの転職が難しいというイメージがあると思いますが、
ワイは専門卒の新卒SEから一年で機械学習エンジニアになるんやで！！！
本書は専門卒の新卒SEが独学で機械学習の勉強を行い、約1年間の勉強の末に機械学習エンジニアになるまでに行った
勉強内容と独学で勉強した際に実装した機械学習のモデルを解説する本となっております。
なので、本書では何を勉強すればいいのか？機械学習で用いられる数学の解説、機械学習の学習アルゴリズムの解説などが
一冊に詰め込まれています！更に、プログラミングをしないで機械学習の実装も紹介しているのでエンジニアではないあなたも機械学習のモデルを構築することが出来ます！！
本書を手にすることでもしかしたらあなたも来年からは機械学習エンジニアになれるかもしれません！

本書を購入すべき人

• 機械学習に興味がある人
• 機械学習エンジニアを目指してる人
• 数学が好きな人
• プログラマーじゃないけど人工知能について知りたい人
• プログラミングしないで人工知能を構築したい人

本書の購入をオススメしない人

• 既に機械学習エンジニアのプロである人

目次

はじめに
　* 人工知能とは
　* 機械学習の種類の例とその違いについて
1章：簡単な数学の紹介
　* 行列・ベクトル
　* 確率・統計
　* 微分・積分
2章：pythonの環境構築と言語学習
　* Pythonの学習環境の構築
　* ライブラリの利用方法
　* numpy
　* pandas
　* matplotlib
3章：0から学ぶディープラーニングを勉強してみた
　* パーセプトロンとは
　* パーセプトロンの実装
　* ニューラルネットワークについて
4章：NCCを利用して学習モデルの構築
　* NNCのインストール
　* NNCを用いてニューラルネットワークを作成
　* NNCで作成したニューラルネットワークを実行
　* NNCで作成したモデルの解説
5章：Chainer
　* Chainerの概要
　* Chainerを用いて機械学習の実装を行う
終わりに