AI・機械学習の活用には数学は必須！理解が必要な基礎知識

AI・機械学習の世界への招待

AIとの接し方には大きく分けて以下の3通りがあります。

1. AIを「つかう」：既存のAIツールやサービスを利用することで業務の効率化を図ります。
2. AIを「1からつくる」：オープンソースのAIモデルやライブラリを活用して、機械学習モデルを構築します。ここでは、必ずしも数学の知識は必要ありません。
3. AIを「0からつくる」：AIモデルを基礎から設計し、プログラムを書いたり論文を執筆することを指します。この場合は高度な数学的知識が必須です。

本記事では、特に「0からつくる」ために必要な数学的知識について深掘りします。

数学の役割とその必要性

AIを「つかう」＆「1からつくる」場合の数学

日常的なAIの利用や、基本的なAIの作成においては、複雑な数学的知識は必ずしも必要ではありません。

実際、多くのツールが使いやすさを重視しており、数学を意識せずともAIを活用することが可能です。

AIを「0からつくる」ための数学的基盤

AIを根幹から開発するには、以下の数学分野の知識が重要です。

• 線形代数：データの表現や変換に必要です。
• 微分積分：モデルの学習や最適化に使用されます。
• 確率と統計：データに基づく予測を行う上で中心的役割を果たします。

これらの知識が、AIアルゴリズムの背後にある理論を理解する助けとなります。

AIに関する数学の習得方法

オンラインリソース

• CourseraやKhan Academyで基礎から学べます。
• 書籍『Pythonではじめる数学』もおすすめです。

実践を通した学習

KaggleのコンペティションやProject Eulerなどのプラットフォームで演習問題を解くことで、実践力を高めましょう。

数学が苦手でも大丈夫！

生成AIを「つかう」または「1からつくる」ために、高度な数学知識は必須ではありません。

BBT大学生成AI活用キャンプでは、デジタルやAIが苦手でも3ヶ月で成果を出せるスキルを身につけることができます。

数学の知識がない方も安心してご参加ください。

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