Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語 [単行本]

Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語 の 商品概要

• 目次

  プロローグ
  Chapter 1 パターンに焦がれて（Desperately Seeking Patterns）
  Chapter 2 ここでは誰もが、ただの数……（We Are All Just Numbers Here ...）
  Chapter 3 お椀の底へ（The Bottom of the Bowl）
  Chapter 4 すべては確率しだい（In All Probability）
  Chapter 5 類は友を呼ぶ（Birds of a Feather）
  Chapter 6 行列には魔法が宿る（There's Magic in Them Matrices）
  Chapter 7 カーネルトリック、その大いなる手品（The Great Kernel Rope Trick）
  Chapter 8 物理学が、そっと手を貸す（With a Little Help from Physics）
  Chapter 9 ディープラーニングを後退させた男（いや、彼のせいではない）（The Man Who Set Back Deep Learning（Not Really））
  Chapter 10 しつこい神話に終止符を打ったアルゴリズム（The Algorithm that Put Paid to a Persistent Myth）
  Chapter 11 機械の眼（The Eyes of a Machine）
  Chapter 12 テラ・インコグニタ――未知なる地（Terra Incognita）
  エピローグ
  後記 トランスフォーマーさえあればよい？（Are Transformers All We Need?）

• 内容紹介

  AIの数学は、ここまで面白く読める
  2024年ノーベル物理学賞受賞　ジェフリー・ヒントン氏絶賛！
  
  ・「学習する機械」というアイデアは、どこからやってきたのか？
  ・一度は忘れ去られた技術が、なぜ現代のAIで復活したのか？
  ・人工知能の能力に、限界はあるのか？
  
  ［ニューラルネットワーク、勾配降下法、誤差逆伝播法、ディープラーニング……］
  本書では、現代AIを生み出した画期的なアイデアの数々を、数学の基礎と研究の歴史から解き明かしていきます。
  
  ［線形代数、微積分、確率・統計、最適化理論……］
  一見無関係な数学が、機械に「学習」を与えるために、どのように結びついてきたのか。
  ベクトルや行列の基礎から丁寧にたどることで、AIを支える数学の美しさを垣間見ることができます。
  
  本書の魅力は、数学の解説だけにとどまりません。
  
  ［イリヤ・サツケヴァー、ジェフリー・ヒントン、 ジョン・ホップフィールド……］
  著者は、研究者たちの証言を丹念に拾い上げ、機械学習の発展を当事者の視点から描き出します。
  一次情報に裏打ちされた語りによって、現代AIを支える数学が臨場感あふれる「知の物語」として立ち上がります。
  
  ［AIを使う人、AIを作る人、そしてAIの正体を知りたい人へ……］
  現代のAIを本質から理解するための、知的興奮に満ちた一冊です！

• 著者について

  アニル・アナンサスワーミー (アニル アナンサスワーミー)
  科学誌『ニュー・サイエンティスト』の元副ニュース編集長で、現在は同誌のコンサルタントを務める。カリフォルニア大学サンタクルーズ校の科学ライティング・プログラムで客員編集者を務めるほか、インドのバンガロールにある国立生命科学センターで、科学ジャーナリズムのワークショップを毎年担当している。また、『米国科学アカデミー紀要（PNAS）』の「Front Matter」欄で、フリーランスのフィーチャー記事編集者を務め、『ナショナル ジオグラフィック・ニュース』『ディスカバー』『マター』誌などに寄稿してきた。PBSの科学番組「NOVA」のブログ「The Nature of Reality」では、コラムニストも務めた。英国物理学会の物理ジャーナリズム賞、および英国科学作家協会の最優秀調査報道賞を受賞。処女作『最果ての物理学（The Edge of Physics）』は、2010年に『フィジックス・ワールド』誌のブック・オブ・ザ・イヤーに選ばれた。
  
  小林 裕亨 (コバヤシ ヒロタカ)
  上智大学応用データサイエンス学位プログラム教授。アクセンチュア、アーサー・D・リトルにて経営戦略策定や業務変革に従事。米国マイクロソフト本社ではアジア市場（日本・中国・韓国・台湾）の事業開発を担当。その後、経営コンサルティング会社ジェネックスパートナーズを共同創業し企業変革に多くの支援実績を積む。そして、プロセスインテリジェンスのリーダーであるCelonisの日本法人を初代社長として立ち上げ、市場開拓を推進した。現在は、AI・データサイエンスによる経営戦略や意思決定の高度化、AI時代における企業や社会の変革について研究・教育を行っている。東京大学工学部卒業、米国カーネギーメロン大学MBA修了。

Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語 の商品スペック