AIのブラックボックスを開けよう！ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を「最短コース」で学べます！「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を高校1年生レベルから、やさしく解説します。（微分、ベクトル、行列、確率など）最短コースで理解できるように、解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。また、数学を使ってイチから記述したコードをJupyter Notebook形式で提供しますので実際に動かしながら学ぶことができます。「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。【導入編】1章 機械学習入門【理論編】2章 微分・積分3章 ベクトル・行列4章 多変数関数の微分5章 指数関数・対数関数6章 確率・統計【実践編】7章 線形回帰モデル（回帰）8章 ロジスティック回帰モデル（2値分類）9章 ロジスティック回帰モデル（多値分類）10章 ディープラーニングモデル【発展編】11章 実用的なディープラーニングを目指して★巻頭綴じ込み★最短コースマップ