ＡＩがわかる数学入門

グラフ理論、特異値分解、ＯＲ：ＡＩシステムを理解するための数学ガイド
オライリー・ジャパン　

オライリー・ジャパン オーム社
ハラ・ネルソン　大橋真也　

• 価格: 5,390円（本体4,900円＋税）
• 発行年月: 2026年07月
• 判型: Ｂ５
• ISBN: 9784814401666

内容情報

[BOOKデータベースより]

本書は、特異値分解や最適化、グラフ理論といった数学的基礎から、自然言語処理、オペレーションズ・リサーチまで、ＡＩを支える広範な数学を順を追って丁寧に解説します。実践的な応用例を補完する公開データセットとＪｕｐｙｔｅｒ　ＮｏｔｅｂｏｏｋがＧｉｔＨｕｂに用意されており、理論と実践を行き来しながら理解を深めることができる構成になっています。

１章　なぜＡＩの数学を学ぶのか
２章　データ、データ、データ
３章　データへの適合関数
４章　ニューラルネットワークの最適化
５章　畳み込みニューラルネットワークとコンピュータビジョン
６章　特異値分解：画像処理、自然言語処理、ソーシャルメディア
７章　自然言語処理：ベクトル化と時系列
８章　確率的生成モデル
９章　グラフモデル
１０章　オペレーションズ・リサーチ
１１章　確率
１２章　数学的論理
１３章　ＡＩと偏微分方程式
１４章　ＡＩ、倫理、数学、法律、ポリシー

[日販商品データベースより]

最適化、特異値分解、ニューラルネットワークといったAIに関するトピックの基本となる数学を幅広く網羅！
本書は、特異値分解や最適化、グラフ理論といった数学的基礎から、CNN、自然言語処理、さらにはオペレーションズ・リサーチまで、AIを支える広範な数学を順を追って丁寧に解説します。実践的な応用例を補完する公開データセットとJupyter NotebookがGitHubに用意されており、理論と実践を行き来しながら理解を深めることができる構成になっています。