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内容紹介
生成AIの登場により機械学習・深層学習などの用語が浸透した一方、原理の理解には難解な数学が壁となります。本書はその壁を乗り越える「ハシゴや脚立」として、理論に登場する数学をやさしく解説。中学・高校の数学知識を前提に、公式の意味や式の展開を丁寧に説明し、穴埋め問題も活用してじっくり学べる構成です。AI時代に必須の数学知識を無理なく習得できる、初学者必読の書籍。
書誌情報
- 著者: 羽山 博
- 発行日: 2025-07-02 (紙書籍版発行日: 2025-07-02)
- 最終更新日: 2025-07-02
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 235ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: 近代科学社
対象読者
機械学習,深層学習,生成AI,回帰,分類,微分,偏微分,線形代数,ベクトル,行列,確率,統計,積分,ベイズ統計,ニューラルネットワーク,合成関数,連立方程式,相関分析,データ分析,最小二乗法に興味がある人
著者について
羽山 博
京都大学文学部哲学科卒業後、NECでユーザー教育や社内SE教育を担当したのち、ライターとして独立。ソフトウェアの使い方からプログラミング、認知科学、統計学まで幅広く執筆。読者の側に立った分かりやすい表現を心がけている。2006年に東京大学大学院学際情報学府博士課程を単位取得後退学。現在、有限会社ローグ・インターナショナル代表取締役、非常勤講師として東京大学で情報・アルゴリズムの授業を、一橋大学でAIの授業を担当。
著書に『事例で学ぶExcel統計』（日経BP）、『やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書』、『できるポケット時短の王道Excel関数全事典改訂3版』（以上インプレス）などがある。Web連載として『数学×Pythonプログラミング入門?中学・高校数学で学ぶ』、『社会人1年生から学ぶ、やさしい確率分布』（以上@IT Deep Insider）などを執筆。