人工知能プログラミングのための数学がわかる本

著者 : 石川聡彦

• KADOKAWA (2018年2月24日発売)

作品紹介・あらすじ

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。

感想・レビュー・書評

[a0019447さんの感想 · 2023年5月20日]

なんとなく手に取ってみた本。
復習的な感じかな

押さえるポイントや人工知能ではどう使われるのかが明確に示されている部分が良い。

[摂南大学図書館枚方分館さんの感想 · 2024年3月13日]

摂南大学図書館OPACへ⇒
https://opac2.lib.setsunan.ac.jp/webopac/BB50098002

[会津大学情報センター（附属図書館）さんの感想 · 2024年1月10日]

学生リクエスト図書2018

[kuwatakaさんの感想 · 2023年4月9日]

本書はこのような人向けの本。

・人工知能のアルゴリズムを用いてモデリングしているが、アルゴリズムの仕組みについて体系的に理解したい人
・人工知能の専門書の数式にまったくついていけずに挫折した人

基礎的な数学の復習にも役立つ。しかもAIを活用する上で最低限、知っておこうというレベルに抑えてくれている。

[とみすさんの感想 · 2021年5月31日]

機械学習を実装するだけでなく、数学的に理解しようという人向けの本。

プログラミングはほぼ無く、数学の基礎から簡単なアルゴリズムまでの数学的説明がわかりやすく載っている。

数2Bまでしかやってこなかったが、基礎の部分は理解できた。
YouTubeに機械学習　数学で出てくる動画も合わせて学習すると理解が深まりそう。
やはり本より動画の方が圧倒的にわかりやすい。

終盤の数式は理解できなかったので、初学者にとっては難しいかも。

各章には演習があるため、理解度の確認もしやすかった。

機械学習の一冊目としてはおすすめ。
ただ、実装できるようになる本ではないのに注意。

[redwing66さんの感想 · 2020年10月1日]

G検定に向けて数学分野の知識を確認するために使用。昔習った数学知識を基礎から思い出すためには丁度良いレベル。
また、実践編はAIが実際にどういう計算を行っているかがイメージできて良かったが、DNNの計算式はちょっと難しすぎる。こちらは、大学で理系科目をやり込んでないと太刀打ちできない。

[TAZさんの感想 · 2019年9月18日]

数学の基礎の作り直しのために読書中
本書はAidemy創業者が著者であり、実装部分も意識して書いてある
ディープラーニングで使用する数学の基礎知識の全体を網羅してあるため
概要を簡単に学ぶには良いと思う
ただ個人的にはこの本以外の方がわかりやすかった

[ooocamelさんの感想 · 2019年4月12日]

人工知能によく利用される数学。

[happybooklifeさんの感想 · 2018年12月24日]

初心者向けでわかりやすい

数学から人工知能の仕組みまで幅広く学べます。

この本で全体感を掴んだ上でさらに詳細を学んでいけば効率がいいのではないでしょうか。

[kenta19800417さんの感想 · 2018年9月1日]

この本だけで、理論を理解するのは難しいと思うけど、前提知識があるとだいぶ理解が進みます。

実際にプログラミングしてみるのがいいかも。
MNISTをテストデータに例が載ってる。

著者プロフィール

株式会社アイデミー代表取締役社長。東京大学工学部卒。同大学院中退。研究・実務でデータ解析に従事した経験を活かし、法人向けAIシステムの内製支援クラウドソリューション「Aidemy Business」を開発・運営している。著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（KADOKAWA/2018年）など。「Forbes 30 UNDER 30 JAPAN 2019」選出。

「2020年 『投資対効果を最大化する　AI導入７つのルール』 で使われていた紹介文から引用しています。」