はじめに

AIの技術進展はめざましく、毎日のように新技術が出てくる。それを逐一追っていくのは、かなり難しくなってきている。また、個別のアルゴリズムやライブラリは、数年で陳腐化していく。

だが、データを「空間上の点」としてとらえ、分類や生成、検索、推論といったあらゆるタスクを「どんな空間にデータを配置するか」という幾何の問題に帰着すれば、幾何学的な視点から理解することができる。そして、最新の論文でも、まったくの初見とはならず、既知の幾何学的原理の活用として読めるようになる。

対象読者は、学部レベルの線形代数・確率の素養がある実務者・学生である。深層学習の実装経験は前提とするが、微分幾何は未習で構わない。全体は第0回から第15回までの16回と、より発展的な内容を扱うAppendix 1〜6で構成されている。各回は途中から読んでも理解できるように書かれているが、通読すると幾何学の道具立てが章を追うごとに積み上がっていく構成になっている。