こんにちは､ 人工ニューラルネットワークの直感チュートリアルへようこそ｡
コースの一部です｡
今日は､ このセクションにどのように取り組むか､ 超楽しみにしています｡
そこで､ この項では次のことを学びます｡
まず､ 神経細胞についてです｡
そこで､ 神経科学について少し触れ､ 人間の脳の働きや､ なぜそれを再現しようとしているのかについて､
少し知ることになるでしょう｡
また､ ニューラルネットワークの主要な構成要素である「ニューロン」がどのようなものであるのかも見ていきます｡
そして次のチュートリアルでは､ 活性化関数について説明し､ ニューラルネットワークで使用できる活性化関数の例をいくつか見ていきます｡
そして､ ニューラルネットワークでよく使われるのはどれなのか､ どの層で使うのがいいのか､
どの機能なのかを調べます｡
続いて､ ニューラルネットワークの仕組みについて説明します｡
ですから､ 皆さんが期待することや､ 他のコースやチュートリアルでおそらく伝えられていることとは対照的に､ 私たちは学習の中に入っていくつもりはありません｡
なぜなら､ ニューラルネットワークの動作を見ることで､ 私たちが何を目指しているのか､
何が目的なのかを理解することができるからです｡
そこで､ ここではニューラルネットワークの一例を見てみましょう｡
ここでは､ 非常に単純化した､ 住宅価格を予測するニューラルネットワークの仮想的な例を見てみましょう｡
だから､ 基本的には不動産価格｡
そして､ その例を見ることで､ 最終的に何を目指しているのか､ 何を実現したいのか､ より正確に理解することができます｡
そして､ ニューラルネットワークがどのように学習するのかを理解することに進むでしょう｡ そうすることで､ 来るべきものに備えることができるからです｡
続いて､ 勾配降下法について説明します｡
これもニューラルネットワークの学習の一部で､ そのアルゴリズムが､ あなたが最初の手段や最初に思いついた方法として意図している､
あるいは喜んでとるかもしれない単なる総当り方式よりも､ いかに優れているかを理解することができます｡
そこで､ 勾配降下の利点がどれほど大きいかを調べ､ 次に確率的勾配降下について説明します｡
これは､ 勾配降下のチュートリアルの続きですが､ さらに優れた､ より強力な方法です｡
そして､ その仕組みを正確に把握する｡
そして最後に､ 逆伝播法について重要なことを述べ､ 人工ニューラルネットワークを実行するための手順として､
すべてをまとめます｡
私自身とても興奮しており､ 始めるのが待ち遠しいですから､ これがとてもエキサイティングに聞こえることを願っています｡
第1回目のチュートリアルでお会いできるのを楽しみにしています｡ それまで､ ディープラーニングを楽しんでください｡