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5日前
高校数学から最先端AIまでを「横断的」に学ぶ理由(続き) ——最先端AI/ロボティクスの仕組みを数理思考で解き明かす
高校数学と最先端AIのつながりを考察する連載の第3回。三角関数（Transformerの位置符号化、音声解析、ロボット制御）、数列（強化学習の収益計算、商品推薦の損失関数）、対数（TF-IDF、尤度計算、CLIP）、積分（確率密度関数、ロボットアームの仕事量）、幾何学（GPS測位、ロボットアームの座標変換）という5つの数理的観点が、生成AIやロボティクスの仕組みにどう応用されているかを具体例とともに解説している。
高校数学と最先端AIのつながりを考察する連載の第3回。三角関数（Transformerの位置符号化、音声解析、ロボット制御）、数列（強化学習の収益計算、商品推薦の損失関数）、対数（TF-IDF、尤度計算、CLIP）、積分（確率密度関数、ロボットアームの仕事量）、幾何学（GPS測位、ロボットアームの座標変換）という5つの数理的観点が、生成AIやロボティクスの仕組みにどう応用されているかを具体例とともに解説している。