【AI基礎大全】スタンフォード大学の講義から学ぶ-探索・確率・強化学習まで全部つながる-根本原理を～超絶やさしく分かりやすく～完全網羅！

本書は、スタンフォード大学のAI講義で扱われていた内容を、 以下のように誰もが分かるように体系的に整理した本です。 【スタンフォードのAI講義】→ 完全英語で独学での理解が超絶難しい 【本書】→ 単なる翻訳書ではなく内容をかみ砕いて超易しくした版 ChatGPTやLLMを使う人は増えましたが、 「AIが結局何をしているのか」を土台から説明できる人はまだ多くありません。 例えるなら乗り物が急に、馬車から自動車に代替された感じです。 便利なのでみんな自動車に乗っていますが、 自動車の原理をしっかり理解しているひとは少ないですよね。 本書についてはAIの深淵（しんえん）を知るべく、 探索、ゲーム木、ミニマックス法、確率、ベイジアンネットワーク、MDP、価値、方策、強化学習、Q値、深層強化学習、Self-Play、AlphaGo、LLMとのつながりまで、 AIの重要テーマを「一つの地図としてつなげて学べる」ように構成しています。 本書の唯一無二の特徴は、 AIを徹底解説しているのに、 めっちゃ易しくスッと入る点です。 学ぶ労力が少ないのに、得られる知識は多い。これを心がけて執筆しました。 ありがちな「ふわっとしたAI入門」ではなく、 かといって数式だらけで最初の数ページで挫折するような専門書でもありません。 特にスタンフォードの講義のように数式で難関な説明がある部分は かな～～～～り、かみ砕いて数学が苦手な人でも理解できるよう努めました。 難しい概念が出てきたときは、 「それは何のために出てきたのか」 「前の章とどうつながるのか」 を丁寧にほどきながら進めていきます。 だから読み終えたときには、単語だけを覚えるのではなく、 AI全体の構造が頭の中で立体的につながるはずです。 この本は、これからAIツールを使用する全ての人、 ChatGPTや生成AIを日常的に使っている人、 強化学習やQ学習、ベイズ、MDPなどの用語で何度もつまずいてきた人、 そしてLLM時代だからこそAIの本質をきちんと理解したい人 あらゆる人に向いています。 AIはもう「なんとなくすごい技術」ではなくなっています。 AIを構造で見て、自分の言葉で説明できるようになるための一冊です。 さぁ、AIの深淵を覗いてみましょう！ 【10章まで無料公開中！！】