【概要】
著者（監督）：涌井良幸 涌井貞美
ニューラルネットワークと回帰方程式によるモデル最適化・特徴量抽出というDLのコンセプト、勾配降下法や逆誤差伝播法などの数学的テクニックを教えてくれる。もちろんタイトルの通り計算過程のわかりやすExcelで。超どうでもいいが夫婦で書いているところに妬けてしまう。
【詳細】
虚心坦懐にディープラーニング・AI技術に臨むために。
結局は入力値から出力値を導くためのパラメータ（重み・バイアス）の最適化を行っているにすぎない。ただ、ようやく時代が追いついたようだ（計算リソース、計算テクニック、社会インフラの進展など）。
ニューロンネットワークの概念や入力層～隠れ層～出力層の考え方を紹介し、「ネットの中の関係が答えを出す」ことをみっちり説明した後、数列・微積分・回帰分析をおさらいする。
下準備がすんだ後は、勾配降下法（ラグランジュの未定乗数法・誤差逆伝播法という計算テクを使用）でパラメータを最適化する具体的なテクニックを、Excelファイルを例に解説する。
・学習用ファイルは下記サイトに。
サポートページ：ディープラーニングがわかる数学入門：｜技術評論社
・Googleが提供している体験ソフト
・ベクトル・行列・数列・微積分など数学のあらゆる分野は繋がっていることを実感できる。
