Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語

ビジネス・実用

3,300円 (税込)

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◆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！

■こんな方におすすめ
・情報系の学科に所属する大学生、情報工学に興味がある高校生
・AIを支える数学について面白く学びたいエンジニア

■目次
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）
後記トランスフォーマーさえあればよい？（Are Transformers All We Need?）

■著者プロフィール
●著者：アニル・アナンサスワーミー（Anil Ananthaswamy）：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。

●訳者：小林裕亨（こばやしひろたか）：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。