AI系の研究のために読んだ本メモ
by T_Tsei on Zenn 2024年12月8日
"線形代数、微積分、確率、最適化といった数学の基礎を網羅した良書。AI研究に不可欠な数学的素養を改めて学び直したい、あるいは抜け漏れなく習得したいという学習者にとって、非常に頼りになる一冊です。基礎固めのために、改めてじっくり取り組む価値があります。"
どんな本？
大学教養課程における確率・統計の学習に悩む学生や、基礎から体系的に学び直したい社会人にとって、本書は理想的な教科書です。確率モデルの構成原理から丁寧に解説し、統計学の基盤となる各種分布、推定、検定までを網羅しています。単なる知識の羅列ではなく、著者が追求した「カリキュラムとしての普遍性」に基づいた、論理的で分かりやすい構成が本書の最大の特徴です。これにより、確率・統計がなぜ重要なのか、そしてどのように応用されるのかを深く理解することができます。実務においては、データに基づいた意思決定、現象のモデリング、将来予測など、様々な場面で本書で得た知識が活用できます。現代社会はデータで溢れており、その本質を理解するためには確率・統計の知識が不可欠です。本書は、そのための確かな土台を築くことを約束します。