前言

自 2010 年以來，得益于深度學習（deep learning）的應用，圖像識別技術取得了飛速發展，日本也迎來了第三次人工智能（Artificial Intelligence，AI）熱潮。

在開發人工智能系統時，我們需要掌握機器學習的相關知識，其中包括線性代數、數學分析和一部分統計學知識等。本書就涵蓋了這些內容，涉及范圍之廣是其他圖書無法相提并論的。

另外，因為本書面向的讀者群體是 IT 工程師，所以筆者并未深入解說那些數據科學家才能看懂的公式證明過程，對書中的一些內容，也只停留在介紹概要的程度。不過，本書中提到了很多應用程序開發者關心的算法和技術。

在本書的寫作過程中，使用深度學習技術開發的各種應用程序層出不窮，所以很多信息無法納入書中。對于本書未涉及的信息，感興趣的讀者可以參考其他圖書。

希望本書能幫助讀者理解難度較大的圖書內容和技術說明，引導讀者進行數據分析。

最后，感謝本書的審校者石井一夫教授以及給本書原稿提出寶貴意見的各位。

多田智史

2016 年 12 月吉日