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深度學習的數學地圖 : 用Python實作神經網路的數學模型 /

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想要AI之路走得遠，就必須勇於面對數學！

深度學習用一句話就可以講完：「用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案」。雖然丟給TensorFlow、Keras、PyTorch就能完成，但，它們是怎麼做到的？想要成為開發團隊的英雄，就必須追根究底，弄清楚藏在最深處的數學原理。

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Masanori Akaishi

1985年畢業於東京大學工學院數學工程系，並於 1987 年於東京大學取得電腦工程碩士之後加入日本IBM公司。1993年調至 SE 部門負責開放系統的基礎設施設計。2013年至 Smart City 事業部，並於 2016 年再到 Watson 事業單位直到現在。自加入IBM二十餘年來，經過IT和AI各個領域的歷練，從IT架構設計、資料庫SQL調校、應用開發、程式設計、Watson、以及機器學習等都相當在行。除本書之外，他也著有《實用 Python 自然語言處理入門》、《機器學習與深度學習從 Watson Studio開始》。

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