内容説明
東京大学特任准教授 松尾 豊氏 推薦！ 人工知能プログラミングに必要な数学を、ゼロから抜け漏れなく、体系的に学ぶ！ 数学を復習したいエンジニアに！
大人気「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者がおくる、人工知能プログラミングに必要な数学を、やさしく学ぶ参考書が登場！
キホンのキホンからおさらいするから、ニガテな人でも大丈夫！
後半では、Pythonのコードを動かしてさらに理解を深められます！
■本書の目的
・人工知能関連の書籍に現れる数式への抵抗感をなくし、専門書を読むための数学基礎力をつけます。
・いくつかの人工知能のアルゴリズムを理解し、数式の意味を理解できるようにします。
■本書の特長
・ゼロからおさらいするので、誰でも読めます。
・人工知能プログラミングに必要な分野に特化しています。
・演習問題や例題で、理解を深められます。
■本書の対象読者
・人工知能アルゴリズムを用いてモデリングをしているが、その根底のアルゴリズムはブラックボックスであり、数学を復習したい方。
・人工知能アルゴリズムを体系的に学びたいが、数学を忘れており、専門書に現れる数式が理解できない方。
・人工知能アルゴリズムに興味があるが、ハードルが高いと感じている方。
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。
ハッシー
96
★★★☆☆ 人工知能プログラミングを学べるサービス「Aidemy」の創業者が紹介する、高校・大学数学の基礎と実践演習。「数学基礎」「微分」「線形代数」「確率・統計」といった人工知能で使われる数学理論を前半で振り返り、後半の実践編で、回帰モデル、自然言語処理、ディープラーニングを学ぶ。数学理論は、微分まではなんとかついていけたが、線形代数で脱落し、実践編の理論説明はさっぱり分からなかった。難しすぎるよ…（涙）2018/11/14
Kentaro
40
いきなり大学で学ぶ線形代数の問題を解こうとしてテキストを広げてもよほどの理解力でもない限り、頭には入って来ない。 微分や積分、三角関数といった数学の基礎的なことから学び、体系的に理解するにはそれなりのテキストが必要になるとし、本書は編纂されました。 本書を読みこなすターゲットとなる人は、現状人工知能のアルゴリズムをライブラリを使ってモデリングしているがアルゴリズムがブラックボックスになっているため、アルゴリズムを理解し直すためにも数学から学び直したい人たちだ。人文系の社会人が学ぶのにはまだ敷居が高そうだ。2020/01/05
hnzwd
40
変数・定数から、微分、行列と、階段を登って行きながら最後はディープラーニングという最先端の数学にたどり着く一冊。数学の本らしくきちんと説明してくれている所は好感が持てます。実践編の内容は少し高度ですが非常に素晴らしく、丁寧な説明により人工知能に用いられている最先端の数学の一片を感じられました。過学習とドロップアウト法についてはもう少し突っ込んでくれると嬉しかったですが、、良著。理系向けではありますが。2018/04/07
nbhd
14
とても良い本だった。わかりやすい解説を読み、ときに手を動かして、数学をコツコツと積み上げていくと、最後にはディープラーニングに必須の「誤差逆伝播法」を数学的に理解できるようになる、という仕様。天才たちの築いた階段をのぼるような感覚を味わえた。気になるところとしては、「Word2Vec」という単語をベクトル表現する技術について。研究者自身が驚いたというこの技術が発表されたのは2013年。わずか10年前のことになる。「人類が単語のベクトル表現に成功したのは2013年」と記憶にとどめておこうと思う。2024/01/14
ぶう
12
ディープラーニングを学ぶ事は数学を学ぶ事と同義である。機械学習の勉強を始めると必ずどこかで数学を学ばなければならない時が来る。そういった時に本書のように、機械学習に必要な項目に絞ってまとめてくれてある書籍があると大変効率的に学習ができる。また本書は学習した項目が機械学習のどこに使われているのかを具体的に示してくれており、そういった部分も理解に繋がりやすいところ。各単元の内容もかなり噛み砕いて基本的な部分から解説されているため、数学にあまり触れてこなかった文系の方にも取っつきやすい内容ではないだろうか？2021/05/19
