人工知能プログラミングのための数学がわかる本(ジンコウチノウプログラミングノタメノスウガクガワカルホン)

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。
CHAPTER1 数学基礎
CHAPTER2 微分
CHAPTER3 線形代数
CHAPTER4 確率・統計
CHAPTER5 実践編 1 回帰モデルで住宅価格を推定してみよう
CHAPTER6 実践編 2 自然言語処理で文学作品の作者を当てよう
CHAPTER7 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

機械学習に取り組みたいが、数式が出てきた瞬間に手が止まる。そうした壁を正面から扱う一冊です。著者の石川聡彦氏は AI 教育プラットフォーム Aidemy の創業者であり、「どこまで数学を理解すれば実装に進めるのか」という実務的なラインを意識した構成になっています。微分、線形代数、確率・統計という 3 領域を、 AI プログラミングで必要になる範囲に絞って解説し、各章末に Python での実装演習を添える形式です。

本書の射程は「数学を完全に理解する」ことではなく、「数式を読んでコードに落とす接続部分」を体験させることにあります。高校数学から離れて時間が経った人でもついていけるペースで進みますが、裏を返すと大学レベルの線形代数や統計をしっかり学びたい人にとっては浅く感じる場合があります。

位置づけとしては、この本で感覚を掴んだ後に『ゼロから作る Deep Learning 』や scikit-learn のチュートリアルへ進む橋渡し役です。数学が苦手で機械学習を避けてきた人にとって、最初の心理的ハードルを下げる実用的な入口になります。