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人工知能プログラミングのための数学がわかる本 単行本 – 2018/2/24

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芥川賞受賞 『送り火』 高橋弘希。直木賞受賞 『ファーストラヴ』 島本理生。 特集ページへ

商品の説明

内容紹介

【東京大学特任准教授 松尾 豊氏 推薦】

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
CHAPTER 1 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。

内容(「BOOK」データベースより)

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!

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本: 224ページ
  • 出版社: KADOKAWA (2018/2/24)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4046021969
  • ISBN-13: 978-4046021960
  • 発売日: 2018/2/24
  • 梱包サイズ: 20.8 x 14.8 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.7 16件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 3,739位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

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2018年2月24日
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2018年6月6日
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