【レビュー】文系プログラマーだからこそ身につけたい　ディープラーニングの動きを理解するための数式入門

第1章　ディープラーニングは数式理解から始める
第2章　ディープラーニングとは「微分マシン」である
第3章　ディープラーニングで活躍する「非線形回帰分析」の知識
第4章　バックプロパゲーションの「数式ルール」を理解する
第5章　スマートなプログラムを書くための行列、ベクトル
第6章　ディープラーニングの学習と降下法
第7章　情報量は対数で測る
第8章　ニューラルネットワークはこうしてディープ化した！

人工知能AIだ、ディープラーニングだ、Pythonだと言われるたびに、文系プログラマーにとっては「心配のタネ」が増えてきていることでしょう。それは「いままで数学嫌いでやってきたけど、このさき、数学力が無くてもプログラマーとしてやっていけるだろうか？」という大きな不安があるからだと思います。

ライブラリーを使えれば、当面の仕事をこなすことは可能です。ただ、ライブラリーの中身を知らないと、プログラムがうまく動かなかった時に対応できません。これでは、信頼される「プロのプログラマー」としては失格でしょう。

ここで「それなら、数学をイチから勉強し直そう」と考えるのは時間の無駄。ディープラーニングの動きを理解するためには、今から「数学力」を身につけることよりも、ライブラリなどに使われている「数式」の意味や使い方を理解し、なぜ、どのようにプログラムが動いているかがわかることのほうが大事なのです。

「数学」ではなく「数式」さえ読み解ければ、ディープラーニングがどのように動いているか、それが必ず見えてきます！

　・初心者向けの数学入門書[2020-12-09に投稿]