Ｐｙｔｈｏｎで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書　機械学習・深層学習に必要な基礎知識「第２版」

ＡＩ開発に必要な数学の基礎知識をしっかり習得！本書は線形代数、確率、統計・微分といったＡＩ開発に必要な数学の基礎知識をコードを動かしながら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、ビジネスでＡＩを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。第２版のポイント：Ｐｙｔｈｏｎ　３．１２に対応、Ａｎａｃｏｎｄａ及びライブラリのバージョンアップに対応。

AI開発に必要な
数学の基礎知識を
しっかり習得！

【本書の目的】
本書は線形代数、確率、統計／微分といったAI開発に必要な数学の基礎知識をコードを動かしながら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
・ビジネスでAIを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

【第2版のポイント】
・Python 3.12に対応
・Anaconda及びライブラリのバージョンアップに対応

【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

【著者プロフィール】
我妻 幸長（あづま・ゆきなが）
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（https://sai-lab.co.jp）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）。法政大学デザイン工学部兼任講師。Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。オンライン教育プラットフォームUdemyで、20万人以上にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。

目次

序章 イントロダクション
0.1 本書の特徴
0.2 本書でできるようになること
0.3 本書の対象
0.4 人工知能（AI）とは？
0.5 人工知能向けの数学
0.6 本書の使い方

第1章 学習の準備をしよう
1.1 Anacondaのインストール
1.1.1 Anacondaのダウンロード
1.1.2 Anacondaのインストール
1.1.3 Anaconda Navigatorの起動
1.1.4 NumPyとmatplotlibのインストールの確認
1.2 Jupyter Notebookの使い方
1.2.1 Jupyter Notebookの起動
1.2.2 Jupyter Notebookを使ってみる
1.2.3 コードとマークダウンの切り替え
1.2.4 ノートブックの保存と終了
1.3 サンプルのダウンロードと本書の学び方
1.3.1 サンプルのダウンロード
1.3.2 本書の学び方

第2章 Pythonの基礎
2.1 Pythonの基礎
2.1.1 Pythonとは
2.1.2 変数
2.1.3 値の表示と変数の保持
2.1.4 演算子
2.1.5 大きな数、小さな数の表記
2.1.6 リスト
2.1.7 タプル
2.1.8 if文
2.1.9 for文
2.1.10 関数
2.1.11 スコープ
2.1.12 演習
2.2 NumPyの基礎
2.2.1 NumPyとは
2.2.2 NumPyのインポート
2.2.3 NumPyの配列を生成
2.2.4 配列の形状
2.2.5 配列の演算
2.2.6 要素へのアクセス
2.2.7 関数と配列
2.2.8 NumPyの様々な機能
2.2.9 演習
2.3 matplotlibの基礎
　ほか

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