出版社内容情報
AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！
【本書の目的】
本書は以下のような対象読者に向けて、
線形代数、確率、統計/微分
といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。
【対象読者】
? 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方
? AIをビジネスで扱う必要に迫られた方
? 数学を改めて学び直したい方
? 文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方
? コードを書きながら数学を学びたい方
【目次】
序章 イントロダクション
第1章 学習の準備をしよう
第2章 Pythonの基礎
第3章 数学の基礎
第4章 線形代数
第5章 微分
第6章 確率・統計
第7章 数学を機械学習で実践
Appendix さらに学びたい方のために
内容説明
本書は機械学習・深層学習に必要な線形代数／確率・統計／微分の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。
目次
序章 イントロダクション
第１章 学習の準備をしよう
第２章 Ｐｙｔｈｏｎの基礎
第３章 数学の基礎
第４章 線形代数
第５章 微分
第６章 確率・統計
第７章 数学を機械学習で実践
Ａｐｐｅｎｄｉｘ さらに学びたい方のために
著者等紹介
我妻幸長［アズマユキナガ］
「ヒトとＡＩの共生」がミッションの会社、ＳＡＩ‐Ｌａｂ株式会社の代表取締役。ＡＩ関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（ＡＩ）、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
春蘭。
9
自然対数の底として人口予測など指数関数や対数関数などで重要となるネイピア数。ネイピア数の求め方を把握しネイピア数の近似となる数をコンピュータによる計算で導出いたしました。2023/08/19
翔
9
数年前に購入して積読の状態からようやく着手。一箇所だけ現時点の最新バージョンだとそのまま写経してもうまくいかない点があったのでバージョンを書籍と合わせない場合には注意が必要。先にDeep Learning系の本で写経していたのでモジュールの使い方や計算の仕方などでわかっていた部分もあるが、オライリーの本よりも解説が丁寧でわかりやすいので先にこっちをやっておけば良かったかもなーと思った。2021/09/22
やご
0
前に似たような題の本を読んだおぼえが。あれは『文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学』でした。こちらは学び直しではなく、副題のとおり『機械学習・深層学習に必要な基礎知識』を Python で学ぶというものです。（続く）→ https://gok.0j0.jp/nissi/1321.htm2022/09/24
mats
0
Pythonが初めての人にとっては少し解説が足りないかもしれないが，習うより慣れよという気持ちで読み進めていけば使えるようにはなる。2021/12/08
tamioar
0
すこーし身についた、かも。2020/03/16
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