G検定からステップアップしたい人必読！AI学習の入門書「ディープラーニングの動きを理解するための数学入門」

こんにちは！

今回はディープラーニングを勉強するうえで避けることのできない数学をこの上なく分かりやすく解説してくれる本を見つけたので紹介していこうと思います。

2021年1月現在世の中にはそこまで知識がなくともAIを実装できるローコードツール（kerasなどのライブラリ）や、ノーコードで画像分類モデルを作れるサービスがあります。

しかしそれらを有効に活用するためにはAIプログラムの中で何が起こっているのか、データを学習させるときに気を付けることなど知識を持っていた方がいいのは言うまでもありません。
そしてそれらのためにはAIを構成する数学についての知識がなければ理解しにくいでしょう。

自分は2020年の夏にG検定を取得し、2021年2月のE資格取得を目指して勉強中です。そのなかでディープラーニングに用いられる数学用語、式などの理解がいまいちだったので確実に理解するためにある本を読んだのですが、これが本当に良書でした。

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こちらの本は理系の方々は数学の復習になりますし題名にもあるように文系の「微分とはなんぞや」という方でもとても理解しやすい内容でした。

G検定を取得して、大まかな流れはわかったけどもっと詳しく知りたい、実際に簡単なAIを実装して動かしてみたい。E資格まで取ろうか迷うという人は読んでみるべきです。

• 『【文系プログラマーだからこそ身に着けたい】ディープラーニングの動きを理解するための数式入門』について
• 目次解説してる内容
• まとめ

この本について

この本の著者はデータサイエンティストの中西達夫さんで、アマゾンよりも早く日本にレコメンデーションシステムを導入したデータ解析、統計のスペシャリストです。
この本のコンセプトは、ライブラリを使えば誰でも簡単にディープラーニングを実装できるけどそこに使われてる数学の知識、理論って大事だよねというもので、数学、統計初心者にもわかりやすくディープラーニングに用いられる数学について解説されています。

目次、内容

この本の目次は

1. ディープラーニングは数式理解から始める
2. ディープラーニングとは「微分マシン」である
3. ディープラーニングで活躍する「非線形回帰分析」の知識
4. バックプロパゲーションの「数式ルール」を理解する
5. スマートなプログラムを書くための行列、ベクトル
6. ディープラーニングの学習と降下法
7. 情報量は対数で測る
8. ニューラルネットワークはこうしてディープ化した！

という風になっています。

内容はネイピア数やlog、微分など数学の超基本的内容から、ディープラーニングにおいてのパラメータの制御や学習の仕方などAIで用いられる基本的な技術が乗り込まれています。

なによりシグモイド関数やソフトマックス関数の解説後にそれらを実装した時の文字分類タスクのコードがPythonを用いて書かれたものが載っているので、実際に使う時のイメージがしやすくなります。

まとめ

今回紹介した『【文系プログラマーだからこそ身に着けたい】ディープラーニングの動きを理解するための数式入門』は、AI,ディープラーニングの入門書として初歩的な理解をするだけでなく、それらの知識について興味がわくかを知るためにもとても良い内容です。

これからAI,ディープラーニングについて学びたい人でなくともこれからAIがますます普及していくのは確実なので今後のために読んでおくべき本であることは間違いありません。是非この機会に読んでみてはいかがでしょうか。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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