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AI数学

AI、というか、機械学習ですが、その習得には数学が欠かせません。その数学とは、大きくわけると以下のものです。

1.線型代数
2.微分積分
3.確率・統計

AIは最先端と言われていますが、その基礎となる数学は、非常に古いです。ほとんどが数世紀前に構築されています。逆説的でおもしろい。基礎が重要なことが、ここでも確かめられました。

一方では、AI数学は習得が困難と言われます。その理由としては、広範囲な数学の知識が必要なことです。つまり、いろいろと「つまみ食い」をしなければなりません。

個人的には、ベクトルと行列について、従来の数学ではきちんとカバーされていないことが出てくるのが、敷居を高くしていると思っています。たとえば、ベクトルをベクトルで微分すると行列になるというようなことです。工学ではこれは出てくるのですが、大学教養の数学ではやりません。

なので、AI数学というくくりで、再構築をする必要がありますね。最近のお気に入り、"Deep Learning (2016)"の第2-4章に書かれてあるようなことです。
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プロフィール

加納裕(かのうゆたか)

Author:加納裕(かのうゆたか)


[略歴]
1983年3月東京工業大学工学部機械物理工学科卒業
1983年4月(株)図研入社
1987年1月同社退社
1987年2月(株)ソリッドレイ研究所を6名で設立、取締役
1994年3月同社退社
1994年4月(株)スリーディー入社
1996年10月同社取締役
1999年12月上海大学兼務教授
2002年10月同社代表取締役
2009年9月ものつくり大学非常勤講師~現在
2009年10月同社代表退任/退社
2010年1月ソフトキューブ(株)入社~現在(横浜オフィス)
2017年4月湘南工科大学非常勤講師~現在


[業界団体・学会活動]
電気学会・第三期次世代インタラクティブディスプレイ協同研究委員会(幹事)/最先端表現技術利用推進協会・アカデミック部会(旧:三次元映像のフォーラム)(副部会長)/日本バーチャルリアリティ学会ハプティクス研究委員会(委員)/ACM・SIGGRAPH(Professional Member)/情報処理学会(正会員、CVIM会員)/3Dコンソーシアム(賛助会員)/3DBiz研究会(個人賛助会員)/URCF(特別会員)

----------------

前職:立体映像産業推進協議会(幹事)/日本バーチャルリアリティ学会・論文委員会(委員)


[資格]
TOEIC805点
数学検定1級(数理技能)
中型・普自二免許
サッカー4級審判員

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