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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、『... 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



2026/05/27 リンク