ISBN 9784046021960
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
概要
AIアルゴリズムを支える数学基礎を中学レベルから積み上げてPythonで実践する
想定読者
機械学習ライブラリを使ってモデリングしているが数式がブラックボックスになっている実務者、あるいはAIを体系的に学びたいが数学の記憶が薄れてしまった社会人エンジニア
こんな人には向いていない
- 微分・線形代数・確率統計をすでに大学レベルで習得しており、AIアルゴリズムの実装詳細まで踏み込みたい読者には解説の深さが不足する
- Pythonコードを中心に学習を進めたい読者には実践編3章のボリュームが少なく感じられる
- 数学の基礎が高校水準より大きく下回っている段階の読者は、まず中学・高校数学の教材を先に終わらせてから本書に戻るほうが回収効率が高い
読了後にできるようになること
- 微分の概念と勾配降下法・誤差逆伝播法への応用を数式ベースで説明できる
- ベクトル・行列演算と線形変換を機械学習での多次元データ処理と結びつけて理解できる
- 確率・統計の基礎(分散・尤度・正規分布)をAIアルゴリズムの文脈で読み解ける
- 線形回帰モデルをPythonで実装し住宅価格推定の問題に適用できる
- 自然言語をベクトル表現に変換して文学作品の著者分類を試みる実践コードを動かせる
- ディープニューラルネットワーク(DNN)の仕組みを手書き数字認識で体験的に確認できる
本書のキー概念(章解説)
- 第 1 章 数学基礎 — 中学1年から高校数学を復習し、機械学習の入門レベルを固める。後の章の前提になるため丁寧に消化する
- 第 2 章 微分 — 勾配降下法・誤差逆伝播法の理解に直結する最重要章。ディープラーニング理解の入口
- 第 3 章 線形代数 — ベクトル・行列・線形変換を扱う。高次元データ処理の数学的基盤をここで構築する
- 第 4 章 確率・統計 — 分散・尤度・正規分布など。初読で難しければ実践編を先に動かしてから戻ると吸収しやすい
- 第 5 章 実践編1 回帰モデルで住宅価格を推定してみよう — 線形回帰をPythonで実装。理論と実装の橋渡しとして機能する章
- 第 6 章 実践編2 自然言語処理で文学作品の作者を当てよう — テキストのベクトル化という現代NLPの基礎概念を体験できる
- 第 7 章 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 — DNN全体の流れを実コードで追う。理論章の総仕上げとして機能する
ハイライト
- 数式への苦手意識がある方にとってもとっつきやすい内容で書かれています。必要最低限の知識を身につけた上でより専門的な内容に進んでいくと良いです。(AI教育に携わる著者が入門ステップとして本書を位置づけている記述。専門書へのブリッジとしての役割が端的に示されている)
- かなり理解しやすく解説していただいているので、数学学習の出発点として最適です。(文系バックグラウンドの読者による実体験に基づく評価で、対象読者の幅の広さを裏付けている)
外部からの言及
- 1,000likes超えのAIエンジニア学習ロードマップ複数本が、数式アレルギーを持つ入門者向けの最初の数学書として本書を推薦している。専門書への足がかりという位置づけが一貫している(qiita)
- 文系・非数学バックグラウンドの実務者がデータサイエンス系資格取得や独学でAI数学を習得した体験記で、最初に手をつけた数学書として繰り返し名前が挙がる。カバー範囲と説明のやさしさが評価されている一方、個別トピックの深さは不足という指摘もある(qiita)
編集メモ
Qiita確認済み言及5件、うち1,822likes・1,301likesの高評価記事2件が明示的に推薦。数学入門カテゴリの参照リストで繰り返し取り上げられている。単独ISBN言及は少ないが複数の中長期学習ロードマップ記事に継続掲載されており、累計likesは3,000超の記事群からのシグナルが確認できる
読む前に押さえておきたいこと
- 中学数学レベルの四則演算・方程式・グラフの基礎(本書CHAPTER 1でカバーされるが、全く未経験だと進行が遅くなる可能性がある)
- PythonのインストールとJupyter Notebookの基本操作(実践編3章を動かすための環境準備として)
学習のコツ
- CHAPTER 2(微分)とCHAPTER 3(線形代数)は読んだだけで先に進まず、実践編の対応コードを動かしながら往復するとずっと定着が早い
- 確率・統計(CHAPTER 4)で詰まったら実践編を先に動かして後から戻る順序も有効。コードを動かした後で数式の意味が見えやすくなる
- 本書の完了後に『ゼロから作るDeep Learning』シリーズへ進む読者が多い。本書で数式の地図を作り、より実装寄りの書籍へ接続するという使い方が効率的
- 演習問題は読み飛ばさず手を動かして解く。AIの数学は見て分かった気になりやすいが、計算を自分で追わないと次の書籍で躓く
出版社による内容紹介
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
この本がどの学習段階で役立つかは、 関連する ロードマップ から確認できます。