人工知能プログラミングのための数学がわかる本

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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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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。

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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。