深層学習（ディープ・ラーニング）に使われている多層ニューラルネットの基本的な仕組みを理解し、予備知識なしで取り組めるScratchなどのブロック・プログラムでニューラルネットを組んで実行します。
そこからテキスト・プログラミング言語Pythonのプログラムを自動生成し改良することで、Pythonでの多層ニューラルネットのプログラムをつくります。
簡単な論理演算などの例、Irisデータセットでの分類問題の例などを通して、作成したニューラルネットの学習の様子と仕組みを理解するとともに、応用への道筋を展望します。
使うプログラムは全てブラウザ上で実行可能で、ダウンロードも可能です。
作成したプログラムを、インターネット接続なしブラウザなしで編集や実行のできる方法をも紹介しています。
