人工知能プログラミングのための数学がわかる本

この１冊で人工知能の数学がゼロからわかる！ＡＩプログラミングに必要な高校数学・大学数学を、基礎から効率的に総復習！

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。

■目次
ＣＨＡＰＴＥＲ１　数学基礎
中学１　年から高校の数学を復習し、機械学習で使う数学の「入門レベル」を固めます。

ＣＨＡＰＴＥＲ　２　微分
微分の概念や表現方法を学びます。機械学習では「ディープラーニング（深層学習）」「ニューラルネットワーク」「最小２　乗法」「勾配降下法」「誤差逆伝播法」などで微分を活用します。

ＣＨＡＰＴＥＲ　３　線形代数
高校の範囲に大学１　年で学ぶ線形代数を加え、ベクトル・行列・線形変換を学びます。線形代数は膨大なデータや複雑なシステムを扱うのに役立ちます。

ＣＨＡＰＴＥＲ　４　確率・統計
確率・統計は「傾向を知り、限られたデータから全体像を予測する」ために、機械学習で活用されます。分散・尤度・正規分布などの難しい用語もやさしく学びます。

ＣＨＡＰＴＥＲ　５　実践編１　回帰モデルで住宅価格を推定してみよう
「データから住宅価格を推定する」ことを題材に、線形回帰モデルを理解します。

ＣＨＡＰＴＥＲ　６　実践編２　自然言語処理で文学作品の作者を当てよう
「文学作品を分析する」ことを題材に、自然言語を数学的に表現する方法などを学びます。

ＣＨＡＰＴＥＲ　７　実践編３　ディープラーニングで手書き数字認識をしてみよう
「手書きの数字を認識させる」ことを題材に、ディープラーニングの一種であるＤＮＮを、画像認識から学びます。
(「近刊情報」より)

目次

１　数学基礎
２　微分
３　線形代数
４　確率・統計
５　実践編１
６　実践編２
７　実践編３

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