第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

感染症の蔓延から検査の偽陽性・偽陰性、ブラック・ライブズ・マター運動や刑事裁判のDNA鑑定、結婚相手選びまで。重大事のウラに、数学あり。

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．

「ど文系」な人、知識ゼロの人もでもわかる！ 一番わかりやすい数学の本！ 知りたい！...けど難しくてよくわからない数学の世界をわかりやすく紹介！

著者はオックスフォード大、マックスプランク研究所、ケンブリッジ大をへて、現在、東大ニューロインテリジェンス国際研究機構の脳神経科学者。AI時代こそ、人間的な「創造性」「美意識」に着目される理由

AIで何ができるか?私たちの仕事はどう変わるのか?気鋭の著者が教えるAIビジネスの最新事情と「あたらしい働き方」。

 テクノロジーライターの大谷和利と映像コンテンツプロデュサーの小山敬治が、主としてソフト系の観点から、スマートスピーカーを通して見えるAIの未来というテーマで語ります。2018年6月時点に日本で入手可能だったGoogle homeやAmazon echoに加えて、米国にて入手したAppleのHome Podにも話しが及んでいきます。 

 秘書のように問いかけに応えるスマホ、自動運転車、ビッグデータ──。時代を読み解くキーワードは「クラウド」から「ＡＩ＝人工知能」へ。 

高校までのごくわずかな数学で、ＭＢＡで学ぶ95％以上をカバー！

優れたアルゴリズム、大量のデータ、高速なコンピュータ。３つの要素がそろい新たなＡＩ時代が到来した。企業の現場でもＡＩの実用事例が増えている。だが、ＡＩをめぐる誤解も多々ありそうだ。機械学習に適したデータか？　問題解決の手段はＡＩ以外でも十分ではないか？　人や組織とＡＩが融合し最適化できるか？　またＡＩビジネスにかかわる法的リスクとは…。基本をおさえてビジネスに効くＡＩに触れてみよう。  

本書は『週刊東洋経済』２０１７年７月８日号掲載の２６ページ分を電子化したものです。

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PDF提供元：朝日新聞出版
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“数の原子”とも言われる素数は、数学者・科学者を魅了してやまない。 素数とは、１と自分自身の他に約数を持たない数のこと。 この数字は実にミステリアスで、２、３、５、７と現れたかと思えば次は１１。出没が気まぐれなのだ。 人類はこの数の規則性を明らかにするために、途方もない研究の歴史を積み重ねてきた。 なかでも数学史上最大の難題である「リーマン予想」は、素数の出現規則の解明のための最大の鍵。 それがわかれば、この宇宙の構造までも見えてくるという――。 本書では文系にもわかりやすく奥深い素数の世界を解説する。

The brain is made up of 85 billion neurons, which are connected by over 100 trillion synapses. For over a century, a diverse array of researchers have been trying to find a language that can be used to capture the essence of what these neurons do and how they communicate - and how those communications create thoughts, perceptions, and actions. The language they were looking for was mathematics, and we would not be able to understand the brain as we do today without it.

明治から昭和初期にかけて活躍した物理学者、随筆家、俳人である寺田寅彦の随筆作品。 

初出は「東京帝国大学新聞」［1929（昭和4）年4月］。「日本の名随筆89　数」［作品社、1990（平成2）年］に収録。 

それぞれに苦手意識をもつ学生諸君に、数学にも語学にも案外共通項があるということに気づかせ、好きなものに対する方法を利用して嫌いなものを征服する道程を暗示したいと考え、書き綴った作品。

スマホを“悪者”にするのは親の無知「プログラミング教室」だけが正解ではないITアレルギーの保護者必読!家庭でできる、デジタル社会で群を抜いて活躍する子の育て方

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

残酷な未来で生き残るため
あなたが身につけておくべきこと

空前のＡＩ（人工知能）ブームが巻き起こっている。ＡＩ関連のニュースリリースが相次いでいるほか、都内では連日のようにセミナーが開かれている。決算発表でも、将来見通しの中でＡＩに言及する企業はもはや珍しくなくなった。米グーグルやフェイスブックに続き、国内でもドワンゴやリクルートがＡＩ研究所を設立。トヨタは今後５年間で１２００億円を投じる。何が企業を引き付けるのか。  

本誌は『週刊東洋経済』2015年12月5日号掲載の10ページ分を電子化したものです。

これまで数多くの一般向け統計本が出版され、人気を博してきた。だがその多くは「こんなデタラメな統計や調査がありますので、気をつけましょう」といったメッセージを発するものだった。

たとえばノーベル賞。第二次世界大戦終結後の湯川秀樹を皮切りに、2014年現在、日本は非欧米諸国の中で最も多い22名の受賞者を輩出している。 自然科学系で１９人。 ノーベル賞がすべてではもちろんないが、日本の科学力のひとつの証だとはいえよう。この礎となった一人、物理学者・寺田寅彦。 彼は俳人・随筆家としても名高い。その森羅万象に開かれた目線・人間味あふれる感性が織りなす作品は、今も愛読者が多い。 そんな彼が、己の来し方に思いを馳せながら、あとにつづくひとたちにかたりかけた「帝国大学新聞」へ寄せた一文です。 現代に再度この心を見直す機会になれば良いと思いながら刊行いたしました。

人口増加や気候変動により、近年、世界的な食料不足が問題になっているが、ロシアのウクライナ侵攻で、事態は一気に深刻化した。穀物価格は高騰し、途上国では暴動も勃発している。そして、食料の多くを輸

ビッグデータ時代の必須教養
「因果推論」の考えかたがわかる!

これからは文系ビジネスパーソンにも、数学的スキルが不可欠だ。といっても、数式の勉強が必要なのではない。大事なのはコミュニケーション、物事を数字で把握し、論理的に伝えられるようになろう。

AIに仕事を奪われない！読解力アップの実践法

労働人口の４７％が機械に代替される ──。
２０１３年、フレイ＆オズボーン論文はそうした定量的予測を発表し、雇用の未来に関する議論を巻き起こした。

対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．