Why Machines Learn ――現代AIを支える,美しき数学の物語（技術評論社） [電子書籍]

Why Machines Learn ――現代AIを支える,美しき数学の物語（技術評論社） の 商品概要

• 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！
  

• 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?）
  

Why Machines Learn ――現代AIを支える,美しき数学の物語（技術評論社） の商品スペック