高校数学から最先端AIまでを「横断的」に学ぶ理由 ——バラバラでは見えない景色 | gihyo.jp

はじめに 前回の記事「高校数学から最先端AIまで—⁠—『⁠独学で鍛える数理思考』全12章の全体像」では、『⁠独学で鍛える数理思考』と『独学で鍛える数理思考2』の2冊12章を、1枚の対応表として紹介しました。1冊目で取り扱ったテーマは、情報検索、商品推薦、画像分類、文章生成、音声解析、衛星測位。2冊目では、強化学習、深層強化学習、物体認識、マルチモーダル、自律移動、物体操作。こうして並べると、本シリーズがかなり広い範囲の技術を扱っていることがわかります。 ただ、前回の記事で伝えたかったことは、単に「たくさんのテーマを扱っています」ということではありません。むしろ伝えたいことは、これらのテーマはバラバラに見えても、実は共通した数理的枠組みによってつながっている、ということです。 書店の専門書のコーナーでは、検索エンジン、推薦システム、深層学習、自然言語処理、ロボット工学、強化学習などの書籍は別

[nguyen-oi]

結局、最新のAIも高校数学の積み重ねなんだよな。学生時代にもっと真面目に数学やっておけばよかったと今更ながら痛感するわ