『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』を読み終えたので、簡単におすすめポイントと感想を紹介します。
『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』のおすすめポイントと目次
おすすめ度：
目次
CHAPTER 1 数学基礎
CHAPTER 2 微分
CHAPTER 3 線形代数
CHAPTER 4 確率・統計
CHAPTER 5 実践編1 回帰モデルで住宅価格を推定してみよう
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
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
CHAPTER 2 微分
CHAPTER 3 線形代数
CHAPTER 4 確率・統計
CHAPTER 5 実践編1 回帰モデルで住宅価格を推定してみよう
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
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
『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』の感想
人工知能のアルゴリズムを勉強したいけれど、数学が苦手で専門書を読んでも理解できない！という方におすすめの本です。
「微分」や「線形代数」、「確率・統計」など、人工知能のアルゴリズムを理解する上で必須の、高校から大学までの数学が網羅的に紹介されているので、これから人工知能を学びたい方にもおすすめです。
とはいえ、それぞれの内容は、さらっと紹介されているので、理解できなくても、落ち込む必要はありません。
『ふたたびの微分・積分』『プログラミングのための線形代数』『ふたたびの確率・統計』など、他の本を読んで補いながら、読み進めていけば、いつの間にか数式が理解できるようになっているはずです。
ちなみに、実践編として、「住宅価格の予測モデル」や「文豪の文章判別モデル」、「手書き数字の判別モデル」の概要も紹介されていますが、学んできた数学がどう人工知能のアルゴリズムにつながっていくのか？を知るためのおまけ的な内容です。
そのため、あくまでも数学を理解するための本であり、人工知能の詳細は別途勉強するつもりで挑みましょう。
人工知能のアルゴリズムを勉強したいけれど、数学が苦手で諦めていた方に、おすすめの一冊です。
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