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正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ ●目次●第01章 線形代数第02章 確率・統計第03章 情報理論第04章 機械学習の基礎第05章 前処理・特徴選択・性能指標第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム第09章 強化学習の各種アルゴリズム第10章 深層学習の概要第11章 順伝播計算と逆伝播計算第12章 最適化手法第13章 畳み込みニューラルネットワーク第14章 再帰型ニューラルネットワーク第15章 深層学習を用いた自然言語処理第16章 深層学習を用いた生成モデル第17章 深層学習を用いた強化学習第18章 開発・運用環境第19章 総仕上げ問題付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識